rep;nop 指令是执行多个 nop 还是 1 个 nop? 本来，加上 rep 前缀是一直执行 rep 后的指令直到 ECX 中的值为 0 。在内核代码中，如在 spin_lock 的实现
其实迷茫的原因之一，可能就是我们还没有想清楚到底想要通过学习python达到什么目的，python都能做什么，我又需要python帮我做什么。
Hello小伙伴们，今天还是要接着分享less呢！其实less也没剩很多啦，今天就要结束了呢～今天要主要从Extend、Loops和Merge来为大家介绍～
内核执行的任务在很多情况下是不加锁的，只是poll某个公有变量去保证同步。再深一步，即使是使用锁，本质上也是一个poll某个公有变量的过程。这个poll的过程需要CPU一直循环等待。
最近，我读了一篇有趣的文章，文中介绍了一些未充分使用的Python特性的。在文章中，作者提到，从Python 3.2开始，标准库附带了一个内置的装饰器 functools.lru_cache 。我发现这个装饰器很令人兴奋，有了它，我们有可能轻松地为许多应用程序加速。
你好，我是zhenguo 这是我的第503篇原创。 这篇文章讲什么？ 做数据分析习惯使用Jupyter notebook，编写几行代码，很方便得到结果。 但在真正项目中，一般使用PyCharm或VSCode开发。那有的小伙伴就问了，项目文件目录有没有一个标准的结构？ 应该没有唯一的统一标准，但Python社区大佬Kenneth Reitz在2013年提出一个Python项目目录结构，推荐你日后项目中参考。 Python项目推荐结构 Kenneth推荐目录结构，如下所示： samplemod-master ├
本章开始了一段旅程，我们将深入研究我们在前几章中使用的模型的内部。我们将涵盖许多我们以前见过的相同内容，但这一次我们将更加密切地关注实现细节，而不那么密切地关注事物为什么是这样的实际问题。
在 24式加速你的Python中介绍对循环的加速方法中，一个办法就是采用 Numba 加速，刚好最近看到一篇文章介绍了利用 Numba 加速 Python ，文章主要介绍了两个例子，也是 Numba 的两大作用，分别是加速循环，以及对 Numpy 的计算加速。
#python注释有两种 #1.单行注释 #这是单行注释 #2.多行注释 ''' 这是多行注释 '''
列表去重是Python中一种常见的处理方式，任何编程场景都可能会遇到需要列表去重的情况。
上一篇为啥我的Python这么慢, 字符串的加和和join被陈群主分享到biopython-生信QQ群时，乐平指出字典的写法存在问题，并给了一篇知乎的链接https://zhuanlan.zhihu.com/p/28738634指导如何高效字典操作。 根据那篇文章改了两处写法，如下 (存储于readFaJoin2.py文件中)： from collections import defaultdict aDict = defaultdict(list) for line in open("GRCh38.f
在图像处理中，由于你要每秒处理大量操作，你的代码不仅要提供正确的解决方案，而且要以最快的方式提供，这是必须的。因此，在本章中，你将学习：
python现在很火，最近花了些时间去了解了一下，最初了解的是2.7.x版本，感觉，从书写上是很不习惯，少了一双大概号，取而代之的是缩进；然后跟kotlin和swift一样省去了每行的分号，象我们这种分号强迫症的人真心的不习惯；还有!True的条件改成not True、while后面可以跟else等等这些，真心不习惯啊！用2.7.x做了几天的测试，基本慢慢算有个了解了，也试着爬了些行业网的数据，感觉这个比PHP写爬虫方便很多。然后昨晚就在家里装了个3.X的版本，很悲催的发现，原来写的有很多的错误，万般无奈的检查之下，发现语句上是没什么问题，只是3.X版本不兼容部分的语句，例如最常用的print,raw_input都不一样了，今天花了些时间查一查，并总结了一下它们的区别。
优化算法时间复杂度 算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大，在 Python 中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度，如 list 和 set 查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1
使用python时，你是不是需要性能优化？今天C君给大家带来python性能优化的20条招数，建议收藏~
优化算法时间复杂度 算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大，在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度，如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。不同的场景有不同的优化方式，总得来说，一般有分治，分支界限，贪心，动态规划等思想。 减少冗余数据 如用上三角或下三角的方式去保存一个大的对称矩阵。在0元素占大多数的矩阵里使用稀疏矩阵表示。 合理使用copy与deepcopy 对于dict和list等数据结构的对象，直接赋值使用的是引用的方式。而有些情况下需要复制整个对
网络爬虫是一种按照一定的规则，自动的抓取万维网信息的程序或者脚本。下面是小编为您整理的关于python做web还是做爬虫，希望对你有所帮助。
使用python时，你是不是需要性能优化？今天灯塔给你带来python性能优化的20条招数，记得收藏哟！
Numpy 和 Pandas 可能是用于数据科学（DS）和机器学习（ML）任务的两个最广泛使用的核心Python库。毋庸置疑，计算数值表达式的速度对于这些DS/ML任务至关重要，这两个库在这方面不会令人失望。
算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大，在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度，如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。不同的场景有不同的优化方式，总得来说，一般有分治，分支界限，贪心，动态规划等思想。
算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大，在 Python 中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度，如 list 和 set 查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。不同的场景有不同的优化方式，总得来说，一般有分治，分支界限，贪心，动态规划等思想。
1.优化算法时间复杂度 算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大，在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度，如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。不同的场景有不同的优化方式，总得来说，一般有分治，分支界限，贪心，动态规划等思想。 2. 减少冗余数据 如用上三角或下三角的方式去保存一个大的对称矩阵。在0元素占大多数的矩阵里使用稀疏矩阵表示。 3. 合理使用copy与deepcopy 对于dict和list等数据结构的对象，直接赋值使用的是引用的方式。而有些
Python(发音:[ ‘paiθ(ə)n; (US) ‘paiθɔn ]n.蟒蛇，巨蛇 )，是一种面向对象的解释性的计算机程序设计语言，也是一种功能强大而完善的通用型语言，已经具有十多年的发展历史，成熟且稳定。Python 具有脚本语言中最丰富和强大的类库，足以支持绝大多数日常应用。
这是你将要输入的下一个 Python 脚本，它向你介绍了if语句。输入这个代码，确保它能够完美运行，然后我们将看看你的练习是否有所收获。
但是在我们的日常开发当中，「并不是所有的表一定要满足三大范式」，有时候冗余几个字段可以少关联几张表，带来的查询效率的提升有可能是质变的
本来想着继续给大家介绍python的数据类型，但是IDLE编辑器（默认的 Python shell 编辑器）太难用了，导致小编没水出来，所以小编决定装一个别的python shell编辑器，这就是ipython；
使用过python做数据分析的小伙伴都知道，matplotlib是一款命令式、较底层、可定制性强、图表资源丰富、简单易用、出版质量级别的python 2D绘图库。
原文地址：https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/7822962.html
快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform）是信号处理与数据分析领域里最重要的算法之一。我打开一本老旧的算法书，欣赏了JW Cooley 和 John Tukey 在1965年的文章中，以看似简单的计算技巧来讲解这个东西。 本文的目标是，深入Cooley-Tukey FFT 算法，解释作为其根源的“对称性”，并以一些直观的python代码将其理论转变为实际。我希望这次研究能对这个算法的背景原理有更全面的认识。 FFT（快速傅里叶变换）本身就是离散傅里叶变换（Discrete Fourie
快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform）是信号处理与数据分析领域里最重要的算法之一。我打开一本老旧的算法书，欣赏了JW Cooley 和 John Tukey 在1965年的文章中，以看似简单的计算技巧来讲解这个东西。
Threading模块是python3里面的多线程模块，模块内集成了许多的类，其中包括Thread，Condition，Event，Lock，Rlock，Semaphore，Timer等等。下面这篇文章主要通过案例来说明其中的Event和Segmaphore（Boundedsegmaphore）的使用。关于Lock的使用可以移步到我之前写的文章python同步原语--线程锁。
今天构建的大多数应用程序都需要某种方式的调度机制。轮询 API 或数据库、不断检查系统健康状况、将日志存档等是常见的例子。 Kubernetes和Apache Mesos等使用自动伸缩扩容技术（Auto-scaling）的软件需要检查部署的应用程序的状态，为此它们使用定期运行的存活探针（Liveness Probe）。调度任务需要与业务逻辑解耦，因此我们要使用解耦的执行队列，例如Redis队列。
欢迎来到 Python 图形化界面基础篇的第一篇教程！在这个系列中，我们将一步步地介绍如何使用 Python 的 Tkinter 库来创建图形用户界面（ GUI ）应用程序。在本文中，我们将从头开始创建你的第一个 Tkinter 窗口，这是 GUI 应用程序开发的第一步。
本教程的目的是让你相信两件事：首先，Python 是一种非常棒的编程语言；其次，如果你是一名科学家，Python 很可能值得你去学习。本教程并非想要说明 Python 是一种万能的语言；相反，作者明确讨论了在几种情况下，Python 并不是一种明智的选择。本教程的目的只是提供对 Python 一些核心特征的评论，并阐述作为一种通用的科学计算语言，它比其他常用的替代方案（最著名的是 R 和 Matlab）更有优势。
导读：随着机器学习的兴起，Python 逐步成为了「最受欢迎」的语言。它简单易用、逻辑明确并拥有海量的扩展包，因此其不仅成为机器学习与数据科学的首选语言，同时在网页、数据爬取可科学研究等方面成为不二选择。此外，很多入门级的机器学习开发者都是跟随大流选择 Python，但到底为什么要选择 Python 就是本文的核心内容。
因此，我特别不希望有些朋友不要一上来就学习numpy、pandas、matplotlib相关库，只有学好了Python基础后，编写Python代码才会得心应手。
向量化技巧对于数据科学家来说是相当熟知的，并且常用于编程中，以加速整体数据转换，其中简单的数学变化通过可迭代对象（例如列表）执行。未受到重视的是，把有一定规模的代码模块，如条件循环，进行矢量化，也能带来一些好处。
本文介绍了Python-OpenCV库在图像处理上的应用，通过与其他库的对比，展示了Python-OpenCV在处理图像时的效率。同时，也提供了一些优化建议，如使用向量操作、避免双层三层循环等，以提高处理效率。
列表（list）和元组（tuple）是 Python 中两种重要的数据结构。列表和元组之间有相似的地方也有不同的地方，了解两者的异同可以更好的使用它们，下面我们便对列表和元组做一个比较。
在Python中，可以使用py2exe或PyInstaller之类的工具将Python脚本编译成二进制文件，从而提升可移植性，并在一定程度上提升了性能。不过这类工具的实现只是将py文件编译成pyc或pyo，在安全性上还是弱了一些，存在被反编译的风险。
Python 之所以有很好开发效率是因为语法简单，灵活。有大量的轮子可供选择， 文档支持非常棒。 我用Python编程的时候，基本成了一把梭“拿起键盘复制粘贴，就是干”. 因为是弱类型和解释型语言，编译器并不能给出一些简单的错误。 我水平有限，基本写完代码之后都有一个很长的调试过程。
提起异步，相信每个人都知道。异步背后的“靠山”就是event loops。这里的异步准确的说应该叫浏览器的event loops或者说是javaScript运行环境的event loops，因为ECMAScript中没有event loops，event loops是在HTML Standard定义的。
这期就进入正题，一个SQL 语句撰写出来是怎么开始工作的，也就是查询的过程 query processing ，这里从几个步骤入手
今天开始走读 k8s 的代码，走读代码还是非常有意思的。首先选择的是 controller-manager 这个组件。这几天也看了《kubernetes源码剖析》的前两章，这本书还是不错的，推荐大家阅读。前面两章主要讲解什么是 kubernets，它的来历，它的架构，它的代码结构，以及它的编译过程。读代码首先要了解它的架构，其次要知道它的代码结构。代码结构就是整个代码目录的组成，那个目录中的文件是做什么的。看了这本书的前面 2 章，对它的架构和结构就会有比较清晰的认识。
第一种是传承自C语言printf函数的使用%占位符格式化字符串，如'%d' % 100，这种方式严格来说是使用%作为算数运算符进行的二元运算，而且有一个限制是只能进行数字和字符串的格式化输出。
到此这篇关于python怎么提高计算速度的文章就介绍到这了,更多相关python中如何提高计算速度内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！
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