作者: Christopher Tao翻译：王可汗校对：王雨桐 本文约1800字，建议阅读5分钟本文总结了Python代码中经常被忽略的影响代码的运行速度常见问题。 随着Python的流行，用户数量也在增加。Python确实相对容易上手，也非常灵活，因此有更多可能的方式来实现一个函数。 当有多种方法可以实现一件特定的事情时，这意味着每种方法都有优缺点。在本文中，我收集了6种编写Python代码的典型方法，这些方法可能导致相对较差的性能。 一、不导入根模块 在使用Python时，我们无法避免的一件事就是导入
大多数刚开始学习编程的小伙伴都需要一个从学习程序到运行调试的过程，而其中所编写的程序大部分都是在固定的开发环境下所运行的，
一、Open-Falcon介绍： 监控系统业界有很多杰出的开源监控系统。我们在早期，一直在用zabbix，不过随着业务的快速发展，以及互联网公司特有的一些需求，现有的开源的监控系统在性能、扩展性、和用户的使用效率方面，已经无法支撑了。因此，从各位SRE、SA、DEVS的使用经验和反馈出发，结合业界的一些大的互联网公司做监控，用监控的一些思考出发，设计开发了小米的监控系统：open-falcon。
编程对于任何一个新手来说都不是一件容易的事情，Python对于任何一个想学习的编程的人来说的确是一个福音，阅读Python代码像是在阅读文章，源于Python语言提供了非常优雅的语法，被称为最优雅的语言之一。
《Python Enhancement Proposal #8》 （8 号 python 增强提案）又叫 PEP8，他针对的 python 代码格式而编订的风格指南。
在现代IT领域，随着系统和网络规模的不断扩大，运维工作变得日益复杂。为了应对这一挑战，Python编程语言已经成为自动化运维的瑞士军刀，帮助企业提高效率、降低风险。本文将深入探讨Python在自动化运维中的应用，介绍其强大的功能和优势，为您提供深入的见解和实用的建议。
监控系统是整个运维环节，乃至整个产品生命周期中最重要的一环，事前及时预警发现故障，事后提供翔实的数据用于追查定位问题。监控系统作为一个成熟的运维产品，相对成熟的解决方案有Nigos、Zabbix、Cacti。随着业务规模的持续快速增长，监控的对象也越来越多，越来越复杂，监控系统的使用对象也从最初少数的几个SRE，扩大为更多的DEVS，SRE。这时候，监控系统的容量和用户的“使用效率”成了最为突出的问题。
经常有同学私信问，Python爬虫该怎么入门，不知道从何学起，网上的文章写了一大堆要掌握的知识，让人更加迷惑。
协程式单线程 子程序，或者称为函数，在所有语言中都是层级调用，比如A调用B，B在执行过程中又调用了C，C执行完毕返回，B执行完毕返回，最后是A执行完毕。所以子程序调用是通过栈实现的，一个线程就是执行一个子程序。 协程不同于线程，线程是抢占式的调度，而协程是协同式的调度，协程需要自己做调度。 子程序调用总是一个入口，一次返回，调用顺序是明确的。而协程的调用和子程序不同。协程看上去也是子程序，但执行过程中，在子程序内部可中断，然后转而执行别的子程序，在适当的时候再返回来接着执行。 协程优势是极高的执行效率
前几天在Python钻石群【一级大头虾选手】问了一个Python处理的问题，这里拿出来给大家分享下。
该文介绍了使用Python编程语言和Zynq-7000芯片实现深度递归神经网络（DRNN）硬件加速器的实现和训练过程。该实现包括使用Theano数学库和Digilent PYNQ-Z1开发板，以及PYNQ-Z1板上的Zynq-7020 SoC。该实现能够提供20GOPS的处理吞吐量，优于早期基于FPGA的实现2.75倍到70.5倍。该实现包括五个过程元素（PE），能够在此应用程序中提供20GOPS的数据吞吐量。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 有没有感觉工作太多，时间太少，自己已经快不堪重负了？ 有没有感觉自己被太多琐事分散了精力，无法专注于重要的事项？ 有没有感觉自己已经竭尽全力，可是产出仍然少得可怜？ …… 如果你遇到了上面的问题， 那你很可能是在效率方面出现了问题。 想不想用最少的时间实现最多的产出？ 想不想留出更多属于自己的时间去思考、进步？ 想不想制订切实可行的目标与计划并顺利落实？ 如果回答是肯定的，那么建议你读一下下面这本《数字时代的效率手册》。 本书内容 这是一本教你提升效
今天为大家分享 Python高频写法总结：精简代码，提高效率，全文3400字，阅读大约12分钟。
Python 的学习过程少不了集成开发环境(IDE)或者代码编辑器。这些 Python 开发工具帮助开发者加快使用 Python 开发的速度，提高效率。高效的代码编辑器或者 IDE 应该会提供插件，工具等能帮助开发者高效开发的特性。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 转载自 | 机器之心 来源 | arXiv 训练越来越大的深度学习模型已经成为过去十年的一个新兴趋势。如下图所示，模型参数量的不断增加让神经网络的性能越来越好，也产生了一些新的研究方向，但模型的问题也越来越多。 首先，这类模型往往有访问限制，没有开源，或者即使开源，仍然需要大量的计算资源来运行。第二，这些网络模型的参数是不能通用的，因此需要大量的资源来进行训练和推导。第三，模型不能无限扩大，因为参数的规模受到硬件的限制。为了解决这些问题，专注于提高效率的方法正在形
引言：在当今信息爆炸的时代，网页抓取已经成为获取数据的重要手段之一。然而，随着互联网的发展，网页的数量和复杂性也不断增加，传统的单线程网页抓取已经无法满足我们对效率和速度的要求。为了解决这个问题，我们可以利用Python的请求库和代理来实现多线程网页提高梯度控制，从而提高效率和速度。
该文介绍了使用Python编程语言成功实现和训练基于固定点深度递归神经网络（DRNN）; Theano数学库和多维数组的框架; 开源的基于Python的PYNQ开发环境; Digilent PYNQ-Z1开发板以及PYNQ-Z1板上的赛灵思Zynq Z-7020的片上系统SoC。Zynq-7000系列装载了双核ARM Cortex-A9处理器和28nm的Artix-7或Kintex-7可编程逻辑。在单片上集成了CPU,DSP以及ASSP，具备了关键分析和硬件加速能力以及混合信号功能，出色的性价比和最大的设计灵活性也是特点之一。使用Python DRNN硬件加速覆盖（一种赛灵思公司提出的硬件库，使用Python API在硬件逻辑和软件中建立连接并交换数据），两个合作者使用此设计为NLP（自然语言处理）应用程序实现了20GOPS（10亿次每秒）的处理吞吐量，优于早期基于FPGA的实现2.75倍到70.5倍。
在当今软件开发领域，Python已经成为一种广泛应用的高级编程语言。许多开发者习惯使用Python终端作为快速测试、调试和执行脚本的工具。然而，有时候默认的Python终端可能无法满足我们对效率和便捷性的要求。本文将探讨一系列提升Python终端体验的优化技巧和实用工具，帮助开发者更高效地利用这个强大的工具。
人工智能已经存在了很长时间。然而，由于该领域的巨大改进，近年来它已成为流行语。人工智能曾经被称为总体书呆子和天才的领域，但由于各种图书馆和框架的发展，它已成为一个更友好的IT领域，并有很多人进入它。
Python 非常易学，强大的编程语言。Python 包括高效高级的数据结构，提供简单且高效的面向对象编程。
身为一名专业的爬虫程序员，我要跟大家分享一个超实用的技巧，就是怎么利用HTTP代理来实现高效的爬虫策略，同时实现请求合并和并发。听起来是不是就高端大气上档次？
📌 猫头虎博主回归！ 在日常的运维工作中，自动化是提高效率的关键。Python，作为一种强大且易于上手的编程语言，已经成为许多运维工程师的首选工具。在本文中，我将为你展示如何使用Python编写实用的运维脚本，从基础任务自动化到复杂系统管理，一切都为了提高你的工作效率。 以确保每位渴望提高运维效率的工程师都能找到这里。猫头虎与你一同，探索Python运维的神奇之旅！
在上一节我们了解了 ChromeDriver 的配置方法，配置完成之后我们便可以用 Selenium 来驱动 Chrome 浏览器来做相应网页的抓取。 那么对于 Firefox 来说，也可以使用同样的方式完成 Selenium 的对接，这时需要安装另一个驱动 GeckoDriver。 本节来介绍一下 GeckoDriver 的安装过程。
现代操作系统对I/O操作的改进中最为重要的就是支持异步I/O。如果充分利用操作系统提供的异步I/O支持，就可以用单进程单线程模型来执行多任务，这种全新的模型称为事件驱动模型。Nginx就是支持异步I/O的Web服务器，它在单核CPU上采用单进程模型就可以高效地支持多任务。在多核CPU上，可以运行多个进程（数量与CPU核心数相同），充分利用多核CPU。用Node.js开发的服务器端程序也使用了这种工作模式，这也是当下实现多任务编程的一种趋势。
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本文PPT是董付国老师在“全国青少年STEAM创客教育论坛暨粤东青少年创客文化节”的报告内容。
GIL的全称是Global Interpreter Lock(全局解释器锁)，来源是python设计之初的考虑，为了数据安全所做的决定。
精益生产和精益管理，这两个概念我们或多或少都听说过。但是，你是否真的明白这两个概念的区别？或者你是否也像我一样，之前把这两个概念混淆在一起呢？今天，优思学院要和大家分享的是，精益生产和精益管理的区别，让我们一起来深入了解这两个概念吧。
关系型数据库是指采用了关系模型来组织数据的数据库，而关系模型是由二维表及其联系组成的数据组织。
1、当解释器执行到复合赋值运算符时，先计算算数运算符的表达式，再将算数运算符执行后的结果赋值到等号左边的变量。
一个人要想不断的提升，不断的改变，需要不断的学习，当然如果你想升职加薪，同样需要学习。然而当代知识层出不穷，学的过来吗？只要方法得当，相信可以通过学习达到我们的目标。摸到了窍门，会让我们越学越带劲，那么该如何学习？ About云传播的是活到老、学到老的学习精神。 活到老，学到老自古就有，并不是About云独有，About云只是希望能让更多人相信和传播。 活到老，学到老从古到今亦有很多圣人、古今名人身体力行。亦留下很多名言。这里为了避免让大家认为装*，简单的列举几个。 1.学无止境。——荀子 2.学者先要会疑。——程颐 3.学习永远不晚。——高尔基 4.生也有涯而知也无涯。——庄子 5.学而不思则罔,思而不学则殆。——孔子 当然还有更多的学习名言，这里不在一一列举。 学习改变了About云的成员，通过不断的学习，不断的进步，才能和About云成员，会员，粉丝走在一起。 在学习方面，About云亦有所悟和所得，拿出来给大家分享，如果你也有相同的感悟或则疑问，欢迎交流和留言。 学而不忘，万学归心： 学习我们都知道应该用脑，然而随着时间的时间的推移，我们经常有句话叫做毕业后把学到的知识都还给了老师。很显然如果我们只是用脑，很多知识都会慢慢忘记的。 那么如何才能学而不忘，那就要学完之后，要有所得，要有所获，如果只是大脑记忆这不是自己的，而是别人的，只有自己获取了，这就是归心了。入心之后，当下如果有条件就可以应用，如果没条件我们亦能在条件合适的时候，自然应用。 那么学习我们就不需要用脑了吗？学习是需要用脑的，而且只有用脑之后，才能达到我们的内心。所谓“书读百遍，其义自见”，就是归心。所以我们要想归心，需要经常锻炼自己，磨炼自己，越来越聪明，从而达到一遍归心。所以如果想学而不忘，就需要万学归心 零散学习的重要性： 我们平时有一种心态，那就是想大而全的去学习一项技术。这个倒是没有错的。然而由于我们已经不是学生时代，不会有专门的时间，也不会有老师给讲系统的知识。我们平时最多的时间是零碎时间，看到的零散的知识。我们总觉得大的时间，系统的知识，才是我们想要的。我们有时候可能会遇到这种情况，当我们一旦有了假期，有了一套视频的时候，我们可能想着是假期休息，假期休息没有错的，可是我们整个假期都休息，这样我们的时间就过去了，有时候我们看着系统的知识比如整套的视频可能不怎么珍惜，而且可能走马观花似的观看或则有的可能看视频、书籍的时候就会打瞌睡。 对于已经工作的人来说，零散的时间，零散的知识，或许使我们最常遇到的。所以我们需要利用好。那么零散的知识对我们来说，可能会造成我们一些错误的认识等误解。所以这就需要我们有部件学习的思维，当我们在利用零散时间，学习的零散的知识的时候，我们需要有组合的思维，最后我们发现，已经对某个知识【例如Spark、Flink等】已经非常熟悉。所以零散的时间学习零散的知识，不怕零散，就怕不会最后的组合和总结。 用古代阴阳哲学观诠释学习： 阴阳，是中国古代重要的哲学观点，也可以说是古代哲学的基础，也是万古不变的规律。现代计算机的表达，亦是阴阳原理，我们知道计算机最底层是二进制表达的，也就是0和1。 那么我们用阴阳的观点来解释学习，阳为当面听老师讲课或则看文章，阴为课后学习，复习，琢磨。 相信很多人都是这样的，当面听完老师讲课，下课后就没下文了，又把内容还给老师了。我们阅读完文章，阅后即焚了，同样没有后面的思考。 我们学习，同样阴阳结合，才能学的更好，才不至于无效学习 如何提高学习效率： 提高效率很多人都想提高，而且可能一直找不到答案，但是又经常被人提到。那么怎么提高效率，有没有切实可行的方法。如何提高效率，我们这里从中文化的角度，给大家诠释，需要具备以下条件： 1.知行合一 2.致良知 上面两个条件是借用中华文化中圣人王阳明的学说的两个观点。下面是在提高效率方面应用。 什么是知行合一，我们很多人或许理解为知道的和行动要一致，这可以算是一种表面理解。另外一种理解，我们产生这个想法的时候，是已经在行动，产生想法是行动的开始。它对我们的当代效率的提升作用是非常大的。这不是就是我们所说的提前准备吗，提前准备是从思想的角度，而这里则是从心学的角度。 比如我们要开始一件事情，就以我们写代码为例，我们会以敲代码为工作的开始，而其实当我们产生这个代码该如何实现的想法的时候，这个工作就已经开始了。而很多人，之所以效率慢，是因为开始动手做这件事情的时候，才开始想该如何做这件事情。所以效率自然慢了。 另外一个是致良知，似乎这个跟我们提高效率，没有任何的关系？ 当然致良知，有很多的解释，我们这里从提高效率的角度来诠释。当我们坐下来的时候，我们可能会产生很多的想法，这就是忘记了我们本来的良知，也就是忘记了我们的本心，而产生了一些跟本心无关的内容，俗称走神。所以不忘本心，会让我们提高效率。 系统学习、快餐学习、印随学习
本书是写给孩子看的Python编程书，在故事中学编程，不知不觉掌握Python，让孩子领先一步。
1、强大灵活的数据采集：自动发现，支持falcon-agent、snmp、支持用户主动push、用户自定义插件支持、opentsdb data model like（timestamp、endpoint、metric、key-value tags）
(2)使用python协程(遇到I/O操作就切换任务,无需等待--提高效率)
注：本次安装为测试环境，使用CentOS 6.5的系统，所装软件均为直接yum，如果线上部署，请使用公司提供的软件版本
上个月我在《程序员如何打造竞争力？》中提到过我选择了学习Python横向扩展自己的技术广度，接下来我就来说说学习体验。
说到程序员，很多人对他们的第一印象是格子衬衫和肩包，钱多话少。程序员已经习惯了自黑，还在默默用行动改变世界。与低效率相比，程序员更愿意用高效率的算法解决问题。追求细节，严谨，通过不断优化，让生活更加便捷。
不久前微软DMTK(分布式机器学习工具包)团队在GitHub上开源了性能超越其他boosting工具的LightGBM，在三天之内GitHub上被star了1000次，fork了200次。知乎上有近千人关注“如何看待微软开源的LightGBM？”问题，被评价为“速度惊人”，“非常有启发”，“支持分布式”，“代码清晰易懂”，“占用内存小”等。
掌握Python中常用的数据类型例如int整型、string字符串型、float浮点型，掌握数据类型的转换。
对于新手来说，如何快速入门掌握Python编程呢?这个问题问的非常不错。学习编程来说，虽然语言具有简单化的优势，但是同样学习起来非常的麻烦，想要快速学习好一门语言，唯有站在别人的肩膀上才可以更快一些，
做网站后台：有大量的成熟的框架，如django，flask，bottle，tornado
Python 的基础语法是构建后续学习的基础。您可以学习变量、数据类型、运算符、条件语句、循环语句、函数等。您可以通过在线教程、书籍、视频等来学习基础语法。
前面写过一篇推荐网站的文章(今天分享几个牛逼的网站，不知道你用过没？)，感觉反响还不错。这段时间又发现了几个比较牛逼的网站，分享给大家，让大家的工作效率更高。
根据大数据调查表明此外，我们还可以使用代码导航功能来快速定位代码中的各个部分。不得不说作为一个非常著名的IDE，很多开发者都在使用Pycharm高效地开发应用。不同领域的应用证明了一般来说，当你使用 Python 时，你通常会选择一个你熟悉的编译器。不得不承认易于学习和使用，Python拥有简单、清晰、易学的语法和代码风格，使得初学者和专业开发人员都能够快速上手并编写高质量的代码。我们都知道使其成为开发者们最喜欢的Python开发工具之一。
如果使用Python做大型海量数据批量任务时，并且backend用mongodb做数据储存时，常常面临大量读写数据库的情况。尤其是大量更新任务，由于不能批量操作，我们知道pymongo是同步任务机制，相当耗时。
lxml是Python语言和XML以及HTML工作的功能最丰富和最容易使用的库。lxml是为libxml2和libxslt库的一个Python化的绑定。它与众不同的地方是它兼顾了这些库的速度和功能完整性。高效率解析Xpath，用于操作爬虫爬取网址url。
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