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安全加速

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  • python程序的pypy加速

    具体而言,python想提速度,基本思路是两个,有个就jit技术,在python中比较好用的就是pypy;另外一种就是先分析代码速度瓶颈,然后把性能瓶颈用c或者别的语言写成模块,让python调用。今天主要讲一讲pypy。我们先来看一个例子:#!然后我们想到了厉害的pypy。看一下效果吧:?        很遗憾,由于我们使用了pandas这一第三方包,所以不能用jit,也就是不能用pypy了,除非我们去下一个支持jit的pandas的包。换句话说,如果你写的python程序只包含build_in函数的话,那么很开心,pypy可以很好的加速,但是通常情况下并不是这样的,我能会用到各种各样的库。那怎么办,为了使用pypy而牺牲python最大的优点,第三方库,似乎有点舍本逐末了,还不如直接用cpp呢!其实有一个叫jitpy的东西,据说可以用,但是。。好像最近网被墙了。。后续可以了再写一个。
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  • PyPy的Python和线程?

    我在python中有一个使用一些线程的kivy应用程序。由于全局解释器锁,python无法在不同的Core上运行这些线程,我本来希望尝试使用PyPy,看看我是否可以让线程在不同的内核中运行得更快,因为PyPy不同并提供无堆栈(那是什么?:)。是否有人有一些信息,就如何做一个简单的Python程序,它由模块启动一些线程threading,与pypy解释使得它使用这个运行无堆叠 featuer?
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  • Python, CPython, Pypy, Jython的简单介绍

    简单地说,Python是一门编程语言,任何一种编程语言都需要用另一种语言来实现它,比如C语言就是用机器语言来实现的。所以,Python根据实现方式不同分为了CPyhton、Pypy、Jython等。但是CPython有几个缺陷,一是全局锁使Python在多线程效能上表现不佳,二是CPython无法支持JIT(即时编译),导致其执行速度不及Java和Javascipt等语言。于是出现了Pypy。PypyPypy是用Python自身实现的解释器。针对CPython的缺点进行了各方面的改良,性能得到很大的提升。最重要的一点就是Pypy集成了JIT。但是,Pypy无法支持官方的CPython API,导致无法使用例如Numpy,Scipy等重要的第三方库。这也是现在Pypy没有被广泛使用的原因吧。JythonJython是将Python code在JVM上面跑和调用java code的解释器。以上只是简单介绍了Python,CPython,Pypy,Jython的关系,算是抛砖引玉了。
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  • 什么是pypy?

    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。总得来说就是一个能够提高python运行速度的项目,不过目前没有在网上找到有哪个比较知名的python网站在用pypy,之前Quora中有部分项目使用pypy,貌似现在已经不用了。如果感兴趣的话,通过下面相关资料会获得更多信息,the5fire对pypy还不是很熟悉。相关资料: 官网:http:pypy.org quora pypy: http:www.quora.comPyPy PYPY IN PRODUCTION:https:ep2013.europython.euconferencetalkspypy-in-productionPyPy 简介:http:www.ibm.comdeveloperworkscnopensourceos-pypy-intro -
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  • PyPy简单介绍

    总结了这段时间在PyPy上的折腾,早上给同事分享了一下,不过关于PyPy里面还有很多东西需要去理解。这里先把简单介绍版拿出来,其实是做成一个html5的ppt的rst源码。ppt看这里: Link下面开始:PyPy简单介绍胡阳@手机搜狐date: 2013-06-14http:www.the5fire.com什么是PyPy纯Python实现的Python解释器(Pythonin Python)其实是RPython一个框架:用来实现编程语言尤其是动态语言的解释器虚拟机比如Ruby解释器: Topaz比如Prolog解释器: Pyrolog起源author, Armin Rigo一个通用的动态语言实现框架纯Python的解释器(RPython) doc使用上面的框架实现的灵活高速的Python实现安装使用http:pypy.orgdownload.htmlvirtualenvPython本身的发展 + 高效的JIT为什么PyPy是未来参考用 Psyco 让 Python 运行得像 C 一样快http:en.wikipedia.orgwikiPyPyhttp:morepypy.blogspot.comhttp
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  • 全球办公访问

    全球办公加速(GOA)通过终端安全认证与访问控制模块,结合智能路由、多路传输等网络加速技术,为企业搭建“无缝接入、链路高效、终端可靠、访问可控”的办公加速网络,实现用户在全球任意网络环境中安全、稳定、极速地访问企业数据进行协同办公
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  • Mac上提升python运算速度-PyPy初体验

    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PyPyPyPy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。可以看到有两个PyPy版本,很容易从名字就看出来一个是针对python2的,一个是针对python3的,我两个都装了,所以显示了两个对勾。这里建议大家安装python2版本的,因为装了python3版本的之后发现pandas安装总是报错。使用如下命令安装PyPybrew install pypy等待安装完成即可。3、PyPy使用pip安装第三方库PyPy是独立于系统自身的python环境的,所以它不能使用系统自身已经安装的python第三方库,所以使用PyPy运行python程序时,如果涉及到第三方库,会报找不到模块的错误
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  • 静态网站托管

    您无需自建服务器,自带CDN加速,一键即可部署网站应用。同时,通过JS SDK可直接操作数据库、云函数等,将静态网站扩展为带有后台服务端的全栈网站。
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  • 测试PyPy运行Django项目对比Python

    继续昨天的文章,终于用pypy跑起了Django和MySQL,今天就把blog用pypy在本地跑一下试试。然后顺便用ab测一下,看看效果。得到的结果是:由pypy运行的gunicorn 平均每秒处理13.32个请求;通过python2.7.3执行的gunicorn,平均每秒处理11.09 个请求。这个差别并不大,不过关于内存占用的差别倒是挺出乎意料的,基于pypy运行的gunicorn占了300M多的内存,而后者,我之前也说过,30M左右。这个差异还是挺大的。最后是完整的记录:先是Python2.7.3:Server Software: gunicorn0.17.4Server Hostname: 127.0.0.1Server Port: 8888 Document的成员alex写了片关于pypy测试的文章,有兴趣的可以了解下,英文的: http:alexgaynor.net2013jul15your-tests-are-not-benchmark
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