本文介绍了Python代码性能优化的方法和技巧,包括列表解析与列表重建、字符串拼接、range与xrange的区别等。作者通过代码实验对比,展示了不同优化方法之间的性能差异,并给出了具体的结论和建议。
说明 Python语言中列表(List)与其他语言的数组(Array)类似,是一种有序的集合数据结构,Python List可支持各种数据类型,长度也可动态调整,与JS中的数组或Java ArrayL
说装饰器之前,先举一个生活的例子,比如秋天的时候,我们只穿一件夹克就可以保暖,但是到了冬天的时候,我想让这件夹克更加保暖一点,给夹克加点棉,到春天的时候,天气那么冷了,还想穿这件夹克,但是因为加了棉,会比较热,需要把棉去掉。但是这样显得比较麻烦,假如我们在不改变夹克的基础上,我们穿一件保暖衣服,天气热的时候就脱掉,让我们随时能够保暖也不至于太热,这个保暖衣服就有点相当于python的装饰器,python装饰器可以扩展原来函数的功能,并且不改变原来函数,用好装饰器,有时候能让我写代码事半功倍。
Python 在 3.5 版本中引入了关于协程的语法糖 async 和 await, 在 python3.7 版本可以通过 asyncio.run() 运行一个协程。 所以建议大家学习协程的时候使用 python3.7+ 版本,本文示例代码在 python3.8 上运行的。
python装饰器就是用于拓展原来函数功能的一种函数,这个函数的特殊之处在于它的返回值也是一个函数(函数的指针),使用python装饰器的好处就是在不用更改原函数的代码前提下给函数增加新的功能 给当前代码增加代码执行时间
如果你有Java开发经验,你会发现,Python中的装饰器其实就类似于Java的注解。好的,废话不多说,进入正题。
这次我们主要讲解下Python自带模块当中的sched,不但小巧,也很强大,在实际应用中,某些场合还是可以用到的。作为一名Linux的SA,我们已经习惯了用crontab,而sched提供了一种延迟处理机制,也可以理解为任务调度的另一种方式的实现。
就其自身来说,Numpy 的速度已经较 Python 有了很大的提升。当你发现 Python 代码运行较慢,尤其出现大量的 for-loops 循环时,通常可以将数据处理移入 Numpy 并实现其向量化最高速度处理。
所有编程语言都离不开循环。因此,默认情况下,只要有重复操作,我们就会开始执行循环。但是当我们处理大量迭代(数百万/十亿行)时,使用循环是一种犯罪。您可能会被困几个小时,后来才意识到它行不通。这就是在 python 中实现矢量化变得非常关键的地方。
def gcd(pair): a, b = pair low = min(a, b) for i in range(low, 0, -1): if a % i == 0 and b % i == 0: return i
这样写不仅代码不好看,而且性能也不高。实际上,在Python中,字符串的拼接有多种实现方法,这里就一一介绍一下,并简单的测试其性能
Python 语言的优点可以列举出许多,语法简单易懂、模块丰富、应用广泛等等。但是世界上没有有完美的东西,python 一个明显缺点就是运行速度慢,至少跟 C 语言没法比。
作为 Python 语言的一个扩展程序库,Numpy 支持大量的维度数组与矩阵运算,为 Python 社区带来了很多帮助。借助于 Numpy,数据科学家、机器学习实践者和统计学家能够以一种简单高效的方式处理大量的矩阵数据。那么 Numpy 速度还能提升吗?本文介绍了如何利用 CuPy 库来加速 Numpy 运算速度。
本文讨论了Python 2和python 3中计时方法,并完成了一个通用的计时装饰器。
装饰器在python中扮演着很重要的作用,例如插入日志等,装饰器可以为添加额外的功能同时又不影响业务函数的功能。
python装饰器本质上就是一个函数,它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外的功能,装饰器的返回值也是一个函数对象。 很多python初学者学到面向对象类和方法是一道大坎,那么python中的装饰器是你进入Python高级语法大门的一道坎。
在很多的时候我们需要计算我们程序的性能,常用的标准是时间复杂度,因此需要统计程序运行的时间。Python中有很多计算程序运行时间的方法。
有时候拿到一个程序接口,需要对其进行扩展,但是又不能修改原来接口的源代码,这时候就需要使用装饰器了。
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。
学习python,我们肯定绕不过进程、线程、协程的学习,今天我们就简单的学习了解。首先我们了解下它们的基本概念。
在python 开发web程序时,需要调用第三方的相关接口,在调用时,需要对请求进行签名。需要用到unix时间戳。 在python里,在网上介绍的很多方法,得到的时间戳是10位。而java里默认是13位(milliseconds,毫秒级的)。
python 装饰器 描述 python 中一切皆对象,函数也可以当作参数传递 装饰器就是接受一个函数作为参数,添加功能后返回一个新函数的函数或类。 python 中使用 @ 来使用装饰器。(@ 只是装饰器的语法糖,可以等价替代为其他) 装饰器经常用到的功能就是在代码中添加 log 日志。 实例 下面简单编写一个记录函数耗时的装饰器。 使用函数编写一个装饰器 import time def log_time(func): # 接受一个函数作为参数 def _log(*args, **kwa
如果你想利用碎片时间,学点技能。现实总是很残酷,网上的东西很少,都是抄来抄去的。很多公众号,不是广告就是软文,还有搞知识星球的,花点钱,也不一定买到好东西。
前言:平常在python中从文件夹中获取文件名的简单方法 os.system('ll /data/') 但是当文件夹中含有巨量文件时,这种方式完全是行不通的;
同样的操作,当我们用C语言来编写的时候,运行速度提升了十倍以上,可见C语言的运行效率之高。以后的开发工作中,如果有大规模的数据运算,建议用C语言编程再利用Python调用。 由此我们也感觉到了Python作为通用语言的强大,可以配合多种语言协同工作。
使用python脚本按照年月日生成多级目录,创建的目录可以将系统生成的日志文件放入其中,方便查阅,代码如下:
# 使用多线程方式运行连续加法,对比单线程运行连续加法时间,证明多线程对计算密集型没有太好的效果(python没有真正的多线程) """ 1、由于python的GIL机制,导致python并没有真正的多线程,所以对于计算密集型模型,多线程的效率甚至有可能会低于单线程(因为会有线程切换) 2、python2多线程确实会比单线程慢,python3经过优化后多线程略高于单线程 """ import threading import time def add(n): num = 0 for i
如何获取一个页面内所有URL链接?在Python中可以使用urllib对网页进行爬取,然后利用Beautiful Soup对爬取的页面进行解析,提取出所有的URL。
对于大多数问题,并行计算确实可以提高计算速度。 随着PC计算能力的提高,我们可以通过在PC中运行并行代码来简单地提升计算速度。Joblib就是这样一个可以简单地将Python代码转换为并行计算模式的软件包,它可非常简单并行我们的程序,从而提高计算速度。
python一直被病垢运行速度太慢,但是实际上python的执行效率并不慢,慢的是python用的解释器Cpython运行效率太差。
在日常开发过程中,我们经常需要判断一个字典dict中是否包含某个键值,最近在开发代码中遇到一个问题,前端调用接口,会出现返回时间比较慢,进行排查分析,定位到主要是在判断一个字典dict是否包含某个键值item,然而我使用的是if item in dict.keys():,而该字典比较大,出现耗时严重的情况,于是改成if dict.has_key(item),速度马上变快了很多。
说起Python的多线程,很多人都嗤之以鼻,说Python的多线程是假的多线程,没有用,或者说不好用,那本次就和大家一起来分享一下Python的多线程,看看是不是这样的。
time.time()返回的是一个浮点数,以秒为单位,time.strftime后可以自定义格式,如time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
Modin是一个Python第三方库,可以通过并行来处理大数据集。它的语法和pandas非常相似,因其出色的性能,能弥补Pandas在处理大数据上的缺陷。
使用python进入一个熟练的状态之后就会思考提升代码的性能,尤其是python的执行效率还有很大提升空间(委婉的说法)。面对提升效率这个话题,python自身提供了很多高性能模块,很多大牛开发出了高效第三方包,可谓是百花齐放。下面根据我个人使用总结出提升性能的几个层面和相关方法。
今天帮朋友写自动化脚本,又需要用格式化日期,又忘记怎么写了,还是写到自己博客里面,方便日后需要的时候看一眼吧。So,临时加一篇 Python 的文章。
print('计时结束,总共耗时{:.2f}秒'.format(end_time - start_time))
装饰器本质就是函数,作用是装饰其它函数,给其它函数增加附加功能,提高代码复用,减少代码量。
FastAPI 是一个高性能 Web 框架,也是一个Python包,用于构建 API,适合利用极少的代码搭建服务器后端,实现前后端分离。
asyncio 是python3.4 引入的一个新的并发模块,主要通过使用coroutines 和 futures 来让我们更容易的去实现异步的功能,并且几乎和写同步代码一样的写代码,还没有烦人的回调。
内部函数可以引用外部函数的参数和局部变量,当外部函数返回内部函数时,相关参数和变量
1.装饰器 1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 import time 4 def cal(l): 5 start_time=time.time() 6 res=0 7 for i in l: 8 time.sleep(0.1) 9 res+=i 10 stop_time = time.time() 11 print('函数的运行时间是%s' %(sto
逐字逐句地遍历文件内容(在我的例子中,是来自古腾堡项目的Oz向导),有三种不同的方式:from __future__ import with_statement
你是不是曾经有这样的苦恼,python 真的太好用了,但是它真的好慢啊(哭死) ; C++ 很快,但是真的好难写啊,此生能不碰它就不碰它。老天啊,有没有什么两全其美的办法呢?俗话说的好:办法总是比困难多,大家都有这个问题,自然也就有大佬来试着解决这个问题,这就请出我们今天的主角: numba
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