关于pypy这个东西,搞python有段时间的人应该都知道,我博客之前也写过两篇pypy的文章,有兴趣的可以看看:
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WSL(Ubuntu)将Ubuntu和Win10无缝连接起来,让开发人员可以不使用虚拟机,就轻松地在同一个系统中使用win10和Ubuntu,你可以用它代替Cywin32和babun.
Python是著名的“龟叔”Guido van Rossum在1989年圣诞节期间,为了打发无聊的圣诞节而编写的一个编程语言。
以前没有关注过pypy,但是看到rasperry pi上pypy效果不错,我在服务器上也测试一下。
python的创始人为吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum)。1989年的圣诞节期间,吉多·范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间,决心开发一个新的脚本解释程序,作为ABC语言的一种继承。
Python 由 Guido van Rossum 于 1989 年底发明,第一个公开发行版发行于 1991年。
无论你是正在使用 Python 进行快速开发,还是在为 Python 桌面应用制作原生 UI ,或者是在优化现有的 Python 代码,以下这些 Python 项目都是应该使用的。
摘要总结:
链接:https://www.oschina.net/translate/6-essential-libraries-for-every-python-developer
01 Python 必备之 PyPy PyPy 主要用于何处? 如果你需要更快的 Python 应用程序,最简单的实现的方法就是通过 PyPy ,Python 运行时与实时(JIT)编译器。与使用普通的 Python 对等程序相比,使用 PyPy 的 Python 应用程序的运行速度平均提升7.5倍。不幸的是,PyPy 与许多 Python 的明星框架并不是很好地兼容。PyPy 5.9 在解决这个问题上取得了重大进展。 PyPy 5.9 的功能 数据科学框架 NumPy 和 Pandas 现在运行在 PyP
Python是著名的“龟叔”Guido van Rossum在1989年圣诞节期间,为了打发无聊的圣诞节而编写的一个编程语言,Python官方网站 。
https://www.oschina.net/translate/6-essential-libraries-for-every-python-developer
官网:http://pypy.org/ 下载的1.9的,下载完成之后用tar xf 文件名,解压缩。复制pypy-1.9到~/.local/目录下。
译者注:无论你是想快速入手Python还是想为Python应用程序构建本地UI,亦或者对Python代码进行优化,本文列举的6个库,都有可能会帮到你。
来自:开源中国 协作翻译 链接: https://www.oschina.net/translate/6-essential-libraries-for-every-python-developer 原文:6 essential libraries for every Python developer 原文链接:https://www.infoworld.com/article/3230202/python/6-essential-libraries-for-every-python-developer
Enjarify 是一个将Dalvik字节码转化为等价的Java字节码,然后可以用一系列的Java分析工具去分析Android应用。之前我们一直使用Dex2jar来完成这个工作,不过Dex2jar已经算是一个非常老的工具咯。Dex2jar在绝大部分情况下都挺不错的,但是如果碰到了些模糊的特性或者特殊案例就会出错或者默默地吐出一些错误的结果。相比之下,Enjarify在设计的时候就考虑到了尽可能多的情况,特别是对于那些Dex2jar不起作用的情况下。另外,Enjarify能够有效地处理Unicode编码的类名、常量,隐式类型转换、正常处理流程中的移除处理啊等等。
Python 是门多才多艺的语言,既可以写后端,也可以做数据分析,既可以智能化运维,也可以搞渗透,既可以写爬虫,又可以做机器学习深度学习。然而,Python 的缺点也很明显,它的速度有点慢。
这个我用pypy 2.7确认了下,确实没那么差, 如果用numpy或其他版本python的话,性能更快。但pypy还不完善,pypy3在beta, 所以一般情况,我是说一般情况下,这点比较让人不爽。
来源:https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-python-optim/
Cython是Python编程语言和扩展 Cython 编程语言(基于Pyrex)的优化静态编译器。 它使得为 Python 编写 C 扩展就像 Python 本身一样容易。这允许编译器从 Cython 代码生成C代码。 显而易见的是,它能将python代码翻译为C代码,然后生成符合Python/C API的动态链接库。这样就能更好的保护你的python源码不被破解。例如你的代码包含了核心的量化交易策略。将其转为机器语言才能更好的保护你的核心代码。另外一方面,Cython也带来了一些扩展,使得你可以通过添加静态类型声明,将原本的python代码的性能逼近纯C语言的性能。
代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高,根据 80/20 原则,实现程序的重构、优化、扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量。优化通常包含两方面的内容:减小代码的体积,提高代码的运行效率。
CentOS6系统会自带一个较低版本的python,一般不使用系统自带的python版本,因为系统很多组件依赖于python比如yum,如果我们随意升级或者安装了些有冲突包可能会影响系统环境;我们需要再安装较高版本的python,而且在开发多个项目时,可能需要多个版本的Python,此时在进行Python版本切换时会比较麻烦,pyenv就提供了一种简单的方式。
哈喽,大家好!相信有很多在传统软件行业的小伙伴,日常接触JS、Java、C#这类语言多一些,很少用到Python。但是Python确实很香(例如:AI、数学、绘图等),早晚会碰上它。对于我们这些懂编程但不懂Python的“老新手”来说,只有系统、全面地科普一下Python基础知识,才能更好、更高效地搬运的代码。下面是我整理的一些笔记,分享给大家。
当开发者谈论开源时,通常会想到 GitHub,它不仅仅是一个代码托管平台,更是一个汇聚了全球开发者的社交中心。过去,开发者发布一款软件后,都是在自己的小圈子里默默努力和交流,现在通过 GitHub 平台可以方便地与全球的开发者分享、交流和协作。贡献者在这里展示自己的才华,追随者在这里寻找强者的脚印,等待着被世人认可的时刻。
在python程序运行时,python首先会编译生成“字节码”,之后将字节码发送到所谓的“虚拟机”上执行。
既然要学习 Python,那总得先了解了解它是干啥的、它的发展历史、它有什么特点以及最最重要的,我们能用它干啥?这样才能在我们后续学习的过程中更好的利用好它,提升我们的效率。
操作系统位于计算机硬件与应用软件之间是一个协调、管理、控制计算机硬件资源与软件资源的控制程序。操作系统的功能为:控制硬件、把对硬件复杂的操作封装成优美简单的接口(文件),给用户或者应用程序去使用。我们以后开发的都是应用程序,应用程序无法直接操作硬件,但凡要操作硬件,都是调用操作系统的接口。
选自pythonfiles.wordpress 机器之心编译 参与:Panda、蒋思源 近日,Python Files 博客发布了几篇主题为「Hunting Performance in Python Code」的系列文章,对提升 Python 代码的性能的方法进行了介绍。在其中的每一篇文章中,作者都会介绍几种可用于 Python 代码的工具和分析器,以及它们可以如何帮助你更好地在前端(Python 脚本)和/或后端(Python 解释器)中找到瓶颈。机器之心对这个系列文章进行了整理编辑,将其融合成了这一篇
Python语言近年来人气爆棚。它广泛应用于网络开发运营,数据科学,网络开发,以及网络安全问题中。
cpython:常用的python就是cpython,python代码-->字节码-->机器码(一行一行读取执行) 其他python:python代码-->字节码-->机器码 pypy:python代码-->字节码-->机器码(全部转换完再执行)pypy效率会比cpython要高,pypy是cpython的一个分支,关于pypy可参考知乎一篇文章:PyPy 为什么会比 CPython 还要快?
如果你使用的是Linux发行版,例如Ubantu,那么你的系统中可能已经安装好python了。可以使用python -v来测试一下: ortonwu@ubuntu:~$ python -V Python 3.5.2 当然,这是我安装了Python3之后显示的。如果你测试出来你的系统安装的是Python 2.7或是提示command not found,想升级或安装Python3的话,可以使用如下命令下载最新的Python: sudo apt-get install python3 输入root密码后下
高级语言:Python,Java, C#, C++, PHP, Go等等 ==》生成字节码;
官方文档地址:https://docs.scrapy.org/en/latest/intro/install.html#intro-install
编程语⾔主要从以下几个⻆度为进行分类,编译型和解释型、静态语言和动态语⾔、强类型定义语言和弱类型定义语言。
linux中往往会安装很多个版本的python, 所以会牵扯到默认python的设置问题. 主要是设置系统环境变量的问题.
Python 其实是一种相当快的语言,但它并不像编译型语言那么快。 这是因为官方实现的 CPython 解释执行的,更准确地说,是 Python 代码被编译为字节码,然后进行解释。这对学习是很有好处的,因为可以在 Python REPL 中运行代码并立即查看结果,而不必编译和执行。 但是由于 Python 程序并没有那么快,开发人员多年来创建了几个 Python 的编译器,包括 IronPython 和 Jython。
官方的 Python/C API 是针对 CPython 的实现的:公开了许多内部细节,使得 API 实现难度较大;而且,如果要为 PyPy、GraalPython、Jython、IronPython 等替代实现开发 API,更是各类问题多多。最近发现了一个性能更好的开源 Python 扩展,HPy。简单试用后,感觉值得推荐。
PyPy 团队 21 日通过官方博客正式发布了两个全新版本:PyPy2.7 v5.7 和 PyPy3.5 v5.7,即支持 Python v2.7 语法和 Python v3.5 语法的 PyPy 全新版本解释器。 据博客介绍,此次更新的亮点有两个: ● PyPy3.5 首次引入了对 Python 3 的语法支持; ● PyPy2.7 提升了对 C 扩展包的兼容性,可以直接运行 Numpy、Cython 和 Pandas 等。 大部分做 Python 开发的人或多或少可能都知道 PyPy:一种基于 Py
python是一门优秀的综合语言,python的宗旨是简明,优雅,强大,在人工智能,云计算,金融分析,大数据开发,web开发,自动化运维,测试等方向应用广泛,已是全球第4大最流行的语言
选自pythonfiles 机器之心编译 参与:Panda 前段时间,Python Files 博客发布了几篇主题为「Hunting Performance in Python Code」的系列文章,对提升 Python 代码的性能的方法进行了介绍。在其中的每一篇文章中,作者都会介绍几种可用于 Python 代码的工具和分析器,以及它们可以如何帮助你更好地在前端(Python 脚本)和/或后端(Python 解释器)中找到瓶颈。机器之心对这个系列文章进行了整理编辑,将其融合成了这一篇深度长文。本文的相关代码
衡量Unit Test(单元测试)是否充分, 覆盖率是一个必要指标, 是检验单元测试的重要依据, 这里针对python unittest 的单元测试覆盖率coverage进行分享.
当我们编写Python代码时,我们得到的是一个包含Python代码的以.py为扩展名的文本文件。要运行代码,就需要Python解释器去执行.py文件。
最近跟着导师参加了天池的厦门航空算法大赛,比赛的整体思路就是通过建立整数规划模型来求解可行解,得到航班调度的安排。参加比赛遇到的一大问题是模型中的决策变量太多,难以快速的求解出答案,所以尝试了如何提升python的运行速度。本文主要介绍的方法就是通过pypy这一工具来提升python运行速度。 1、什么是PyPy PyPy是用Python实现的Python解释器。更为具体的概念可以参考百度百科。 2、Mac上安装PyPy 这里我们使用brew来安装PyPy。首先我们可以看一下有哪些可以安装的PyPy版本,使
代码地址:https://github.com/apatrascu/hunting-python-performance
答案在很大程度上取决于您正在运行的应用程序的类型。没有一个基准测试是完美的,但是计算机语言基准测试游戏是一个很好的起点。
PyPy是用Python实现的Python解释器,集成了一种即时 (JIT) 编译器。这与能够以革命性的方式改变 Java 性能的知名技术 HotSpot 属于同一种技术的不同形式。
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