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为什么 Python 这么

对于一个类似的程序,Python 要比其它语言 2 到 10 倍不等,这其中的原因是什么?又有没有改善的方法呢?...根据我这些年来进行语言基准测试的经验来看,Python 比很多语言运行起来都要。...我要回答的是这个问题:对于一个类似的程序,Python 要比其它语言 2 到 10 倍不等,这其中的原因是什么?又有没有改善的方法呢?...CPython 的启动时间已经相对比较慢,而 PyPy 比 CPython 启动还要 2 到 3 倍。Java 虚拟机启动速度也是出了名的。....不用必须声明类型并不是为了使 Python 运行Python 的设计是让用户可以让各种东西变得动态:可以在运行时更改对象上的方法,也可以在运行时动态添加底层系统调用到值的声明上,几乎可以做到任何事。

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为什么Python这么?

用.NET实现的叫IronPython,Java的叫Jython,用Python实现的叫PyPy 我想回答这个问题:当Python比另一种语言2 - 10倍完成一个可比较的应用程序时,为什么它,我们不能使它更快...Python 3上的_pycache__/中的一个文件中,或者在Python 2的相同目录中。...那么,如果Python都使用虚拟机和某种字节码,那么为什么在基准测试中它比Java和c#那么多呢? 首先,. net和Java是jit编译的。...CPython的启动时间已经比较慢了,PyPy比CPython2 - 3倍。众所周知,Java虚拟机的启动速度很慢。...因此,如果您正在使用Python开发命令行应用程序,那么每次调用CLI时都必须等待JIT启动,这将是非常的。 CPython必须尝试并服务尽可能多的用例。

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为什么Python这么

然而,Python在速度上完全没有优势可言。 在速度上,Java如何同C,C++,C#或者Python相比较?答案几乎完全取决于要运行的应用。...我想要回答这样一个问题:当运行同一个程序时,为什么Python会 比其他语言2到10倍?为什么我们无法将它变得更快?...因为Python解释器启动很慢,一些WSGI便集成了能够使保持Python进程的“守护进程” 。 那么其他Python解释器的速度又如何呢? PyPy拥有GIL,通常比CPython快至少三倍。...CPython启动时间已经相对较慢,PyPy比CPython还要2-3倍。众所周知,Java虚拟机的启动速度很慢。...Python自动完成了这个过程,我们看不见,也没必要看见。 不必声明类型不是使Python变慢的原因。Python语言的设计使我们几乎可以创建任何动态变量。

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Python 为什么这么

今天分享一篇文章,讨论了拖 Python 整体性能的三大原因。...在开始正文之前,需要说明一下(免得有人误以为 Python 就不值得使用):性能很关键,但并不总是决定因素,语言的选择是系统性的问题,需要多方考虑。...简单说,CPU 密集型的任务,Python 的多线程确实没啥用(甚至因为多线程切换的开销还会比单线程),IO 密集型的任务,Python 的多线程依然可以加速。...为什么 Python 没有 JIT 呢? 第一是 JIT 开发成本比较高,非常复杂。C# 也有很好的 JIT,因为微软有钱。 第二是 JIT 启动速度,Java 和 C# 虚拟机启动很多。...而 Python 就不用,Python 帮你决定一个变量是什么类型,并且可以随意改变。 动态类型为什么呢?每次检查类型和改变类型开销太大;如此动态的类型,难以优化。

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为什么Python比C++很多?

接下来需要分析的无非是Python在哪个细节,以及能否改进的问题。 下面是两段用来测试的代码,首先是Python的: class="highlight"> #!...Python跑了24秒。 对于这个例子,最直接的影响其实在于:Python是逐句解释执行的,C++是先编译成本地代码,期间还有编译期的类型检查,不存在动态类型、动态检查,并且可以进行编译器优化。...那么单纯地尝试一下PyPy3(5.8.0-beta, Python 3.5.3),代码能有多快?...我们知道NumPy这样的C扩展能够很大程度提高Python做数值计算的性能,同样的我们也可以用Cython或者直接用C写Python扩展来强化计算能力。但是人都是懒的,重新写代码实在是有些麻烦。...对于Python这种生态强大的玩意来说,如果你的计算代码中只是单纯的使用了numpy的简单结构以及Python自身的标准结构,使用numba可能是最简单快速的办法。 #!

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是的,Python,但我不在乎

并未让我觉得,即使与其他语言相比,有点,但我并不在乎,原因如下: 一、速度不再那么重要。...而微服务本来就,本来一个调用一个函数搞定,现在搞调用一个网络接口。...现在,就算 Python 比 X 5 倍,也就是说总的响应时间是 3 个月+ 5 天,你觉得区别大吗?假如需要 3 个月后才能收到快递,那么再多等个四天,基本上没有多大关系。...这就意味着,即使 Python 有点也没关系,也就是说语言的速度( CPU 时间)几乎不是问题,Google 对此进行了研究并发表了论文[https://static.googleusercontent.com...此外 Python 还可以调用 C 语言或 Java 的函数,如果你觉得某一块,可以使用其他语言改写,再用 Python 调用,此外还可以了解下 Cython,可以把 Python 代码编译为 C 代码来提升速度

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Mysql查询_mysql并发查询

查询日志概念 MySQL的查询日志是MySQL提供的一种日志记录,它用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句,具体指运行时间超过long_query_time值的SQL,则会被记录到查询日志中...默认情况下,Mysql数据库并不启动查询日志,需要我们手动来设置这个参数,当然,如果不是调优需要的话,一般不建议启动该参数,因为开启查询日志会或多或少带来一定的性能影响。...查询日志支持将日志记录写入文件,也支持将日志记录写入数据库表。 相关的参数设置 slow_query_log :是否开启查询日志,1表示开启,0表示关闭。...开启了查询日志只对当前数据库生效,如果MySQL重启后则会失效。...host_name-slow.log(如果没有指定参数slow_query_log_file的话) 那么开启了查询日志后,什么样的SQL才会记录到查询日志里面呢?

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Mysql查询和查询日志分析

Mysql查询和查询日志分析 众所周知,大访问量的情况下,可添加节点或改变架构可有效的缓解数据库压力,不过一切的原点,都是从单台mysql开始的。...第一步应该做的就是排查问题,找出瓶颈,所以,先从日志入手 开启查询日志 mysql>show variables like “%slow%”; 查看查询配置,没有则在my.cnf中添加,如下 log-slow-queries...【说明】 queries total: 总查询次数 unique:去重后的sql数量 sorted by : 输出报表的内容排序 最重大的sql统计信息, 包括 平均执行时间, 等待锁时间, 结果行的总数...Time, 执行时间, 包括总时间, 平均时间, 最小, 最大时间, 时间占到总sql时间的百分比. 95% of Time, 去除最快和最慢的sql, 覆盖率占95%的sql的执行时间....Lock Time, 等待锁的时间. 95% of Lock , 95%的sql等待锁时间. Rows sent, 结果行统计数量, 包括平均, 最小, 最大数量.

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mysql分析查询_开启查询日志

,这种方式就是查询的日志。...1、临时开启查询日志(如果需要长时间开启,则需要更改mysql配置文件,第6点有介绍) set global slow_query_log = on; 注:如果想关闭查询日志,只需要执行 set...table或者file,如果是table则查询信息会保存到mysql库下的slow_log表中 4、查询查询日志的开启状态和查询日志储存的位置 show variables like ‘%quer...6、永久设置查询日志开启,以及设置查询日志时间临界点 linux中,mysql配置文件一般默认在 /etc/my.cnf 更改对应参数即可。...三、对查询日志进行分析 我们通过查看查询日志可以发现,很乱,数据量大的时候,可能一天会产生几个G的日志,根本没有办法去清晰明了的分析。所以,这里,我们采用工具进行分析。

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