我有一份CSV文件的清单。我想对其中的每一个做一组操作,然后生成一个计数器dict,并且我想从所有CSV文件中验证包含单个计数器dict的主列表。我希望并行处理每个csv文件,然后从每个文件返回计数器dict。我在这里找到了一个类似的解决方案:
我用了大卫·卡伦提出的解决方案。这个解决方案对于字符串非常有效,但是当我试图返回一个计数器dict或一个普通dict时。所有的CSV文件都会被处理,直到send_end.send(结果),在执行时它会永远挂在那里,然后抛出一个内存错误。我正在Linux服务器上运行这个程序,它有足够的内存来创建计数器dicts列表。
我使用了以下代码:
import m
我已经实现了一个Python脚本,我需要使用4个嵌套循环。我意识到这会使解决方案变得非常慢。我还注意到Matlab中类似的循环比Python快得多。
1)为什么在Matlab中相同的循环比在Python中快?
2)如何改进我的Python代码(例如矢量化)?我尝试过itertools (组合、产品)的函数,但它们并不能加快计算速度。
我创建了一类点-每个点都有坐标和速度,并计算它们与其他量之间的距离。
N = 1000
for i in range(0,N-1):
for i2 in range(0,10):
if p[i].id[i2] == 1: # chec
以下内容摘自Python v3.1.2文档:
来自Python语言参考第3.3.1节基本定制:
object.__hash__(self)
... User-defined classes have __eq__() and __hash__() methods
by default; with them, all objects compare unequal (except
with themselves) and x.__hash__() returns id(x).
摘自词汇表:
hashable
... Objects which are instances of user-d
我使用python队列建立了一个生产者/消费者模型。在一个制片人中,我使用scipy.misc.imread读取图像。
在一个线程中读取图像不够快,每个图像需要0.2s才能读取。大约20 an /秒从SSD读取。
我尝试使用python的threading模块添加另一个相同的线程。然而,在scipy.misc.imread中花费的时间增加了大约两倍,导致这两个线程读取图像的速度与1差不多。
我确信我的SSD可以处理40 my /秒的吞吐量,即使是随机读取。dd写测试显示了800 sec+/秒的写入速度。
我想知道scipy.misc.imread是否作为线程间的一个关键区域运行?我会期望mul
我正在尝试,但我甚至不能运行Hello示例。我已经用venv和uvicorn安装了fastapi和requirements.txt,我也在运行Python3.5(也许这就是问题所在?)
问题应该是关于uvicorn的,因为我不能运行--help或--version
uvicorn --version
Traceback (most recent call last):
File "/home/...../.venv/bin/uvicorn", line 7, in <module>
from uvicorn.main import main
File
我最近开始自学python,并一直在使用这门语言进行在线算法课程。由于某些原因,我为本课程创建的许多代码非常慢(相对于我在过去创建的C/C++ Matlab代码而言),而且我开始担心我没有正确地使用python。
这里有一个简单的python和matlab代码来比较它们的速度。
MATLAB
for i = 1:100000000
a = 1 + 1
end
Python
for i in list(range(0, 100000000)):
a=1 + 1
matlab代码大约需要0.3秒,python代码大约需要7秒。这是正常的吗?我针对
我有一个神经网络库的代码
for connection in self.backwardConnections:
self._z += connection.value()
其中connection是cdef class Connection,backwardConnections是连接的python list。
我有两个问题
在Python列表中最快的迭代是什么?(我也可以用典型的for int i in range (len (..))来完成)
如果我放弃python方法,哪种集合类型(例如numpy数组、c++向量等)可以保存我的Connection对象并提高性能?
我的理解是,动态类型会降低解释器的速度,因为查找不能简化为静态函数地址。
事情是这样的:对于大多数变量,你知道它们永远不会改变类型。位置元组将保留为元组,响应字符串将保留为字符串,并且几乎所有字典都将保留为字典。
那么,为了提高性能,为什么python不提供定义静态类型变量的选项呢?类似于static type x = 'hello'或string x = 'hello'。它的缺点是什么?
如果不能做到这一点的原因是由于Python中的结构限制,那么这些限制是什么,它们一定会破坏交易吗?