我们知道，在涉及到大量 CPU 计算的时候，Python 的运行效率可能不如其他语言。在之前的一篇文章：一日一技：立竿见影地把你的 Python 代码提速7倍中，我们讲到了如何通过把 Python 代码编译成 C 语言代码来提高代码的运行速度。今天，我们不用 C 语言，而用 Go 语言。并且，我们这次不是做转换，而是直接用 Python 调用 Go 语言写的代码。
1、Python 怎么调整 C/C++ 2、在计算密集型的应用场景下两者的性能差异有多少。
在我们以前的文章中，曾经讲过计算斐波那契数列的几种方法，其中基于递归的方法是速度最慢的，例如计算第40项的值，需要36秒。如下图所示：
工具可以大大提升效率，节省时间，能自己掌控的时间越多，越自由。Python 也是效率工具，使用的越多，你省下来的时间就越多，你就会越觉得自由，因为一切尽在你的代码掌控中。
前文(Python 搭配 C++ 让性能直接拉满)我们讲到，如果有部分热点函数其性能不行，我们可以把 Python 代码改写成 C/C++ 代码以此来提升性能。经验上来看这种做法可能提升一到两个数量级多数情况下能解决问题。
由于函数fib和fib2已经在import语句中显式导入，所以在调用时只需指定其名称。
这次是分享 Python-100 例的第五和第六题，分别是排序和斐波那契数列问题，这两道题目其实都是非常常见的问题，特别是后者，一般会在数据结构的教程中，讲述到递归这个知识点的时候作为例题进行介绍的。
Golang是静态语言，性能很好，当它不那么灵活，不好在运行时动态运行代码。Python是动态语言，非常灵活，但是性能很差。古人云：“鱼和熊掌不能兼得”。但是如今有了Go-Python，鱼和熊掌也可以兼得。
对于经常调用的函数，特别是递归函数或计算密集的函数，记忆（缓存）返回值可以显着提高性能。而在 Python 里，可以使用字典来完成。
在一篇文章理解Python异步编程的基本原理这篇文章中，我们讲到，如果在异步代码里面又包含了一段非常耗时的同步代码，异步代码就会被卡住。
Multiple solutions of Fibonacci(Python or Java) Violence law(Top-down) It can be solved directly according to the known conditions (f (0) = 0, f (1) = 1 F(N) = F(N - 1) + F(N - 2), for N > 1) Python Code class Solution: def fib(self, N: int) -> int: if N =
递归是指函数/过程/子程序在运行过程序中直接或间接调用自身而产生的重入现象。在计算机编程里，递归指的是一个过程：函数不断引用自身，直到引用的对象已知。使用递归解决问题，思路清晰，代码少。但是在 Python 中，使用递归会消耗很大的空间，可能还会产生大量的重复的计算。所以我们应该想办法消除递归，下面我以斐波那契序列为例讲解几种消除递归的方法。
Python的目录结构是module>类>方法的，也可以是module里面直接有函数或方法的。一个Python Module(模块)，是一个文件，包含了Python对象定义和Python语句（definitions and statements）。文件名就是模块名加上后缀.py，在模块内部，模块名存储在全局变量__name__中，是一个string，可以直接在module中通过__name__引用到module name。
2020 年 11 月 Python 之父(Guido)加入微软，按他个人的说法是自己的退休生活太无聊了。站在现在的这个时间点，一年半的时间过去了。Guido 的工作中对开发者来说感知最强的应该数 Cpython 解释器的性能优化了。
Python的解释环境是很好用，但是如果我们需要编写一个大型的程序的时候，解释环境就完全不够用了。这个时候我们需要将python程序保存在一个文件里。通常这个文件是以.py结尾的。
我们在前两章提到了线程、进程，还有并发编程。我们在很高的层次，用抽象的名词，讲了如何组织代码，已让其部分并发运行，在多个CPU上或在多台机器上。 本章中，我们会更细致的学习Python是如何使用多个CPU进行并发编程的。具体目标是加速CPU密集型任务，提高I/O密集型任务的反馈性。 好消息是，使用Python的标准库就可以进行并发编程。这不是说不用第三方的库或工具。只是本章中的代码仅仅利用到了Python的标准库。 本章介绍如下内容： 多线程 多进程 多进程队列 多线程 Python从1.4版本开始就支持多
编译 | 苏宓 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） Python 的运行速度快吗？虽说不同场景不同定论，但整体而言，它没有 C、Java 快。这也导致 Python 凭借可读性、简单易上手、良好的生态系统横行 AI 领域时，一提到速度，就成为众多开发者头疼的问题。 为了解决这一难题，麻省理工学院的计算机科学家出手了，他们共同研发了一种名为 Codon 的 Python 编译器，可以将 Python 代码转化为本地机器代码，而不会对运行时的性能产生影响。 当前，Codon 已经在 GitHub 上
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/56
在python中，我们可以把一些功能模块化，就有一点类似于java中，把一些功能相关或者相同的代码放到一起，这样我们需要用的时候，就可以直接调用了
今天群友讨论的时候，突然要用到等价类划分。而之前讨论的时候，正好在生成关系矩阵的时候用了列表推导式。所以我就脑洞大开，试着写了一个等价类划分的列表推导式：
第一次听同学提到协程 Coroutine，说是一个类似于多线程而又不是多线程的东西，听得云里雾里，不觉明厉。后来找了个机会好好看了一下相关的知识，发现协程是一个很有趣的东西。
本人的主力语言是 Python & JavaScript & C++；数据采集主要用 JavaScript 语言实现，后面的分析用 Python 实现。
python作为一门动态语言，语法的灵活性和强大的模块支持使得开发效率大大提升，传统C/C++程序员可以借助python来实现业务逻辑来减少开发成本。而另一方面，python灵活的语言特性带来的代价是性能的降低，在一些密集计算型任务面前显得力不从心，但这个问题可以由C/C++来解决，将对性能要求较高的部分用C语言来实现即可， 而且对于一些加密解密算法，还可以保持源码的私密性。而本文正是针对两者的双剑合璧，对C/C++与python相互调用的讲解。
文档是开发过程的最佳组成部分。 Sphinx与Tox一起，使得它易于编写，易于欣赏。
模块是一个包含所有你定义的函数和变量的文件，其后缀名是.py。模块可以被别的程序引入，以使用该模块中的函数等功能。这也是使用 python 标准库的方法。类似于Java里面的包和C#里面的动态链接库。
之前我在学 Python 的时候，第一次觉得它慢是执行一个递归函数，来求斐波那契数列，计算第 40 个数就需要 37 秒，同样的逻辑使用 java，则不到 1 秒就执行完毕。以下是在 IPython 环境下的运行耗时：
pdb https://docs.python.org/zh-cn/3.7/library/pdb.html#module-pdb 使用方式 1、在命令行下直接运行调试 python -m pd
https://leetcode-cn.com/problems/fibonacci-number/
你好，我是 somenzz，Python 的灵活程度让人发指，今天来分享一下关于字典的疯狂操作，计算斐波那契数列，话不多说，先看代码:
看到了有给 Python 函数参数的默认值传递可变对象，以此来加快斐波那契函数的递归速度，代码如下：
1、日志记录，在某些情况下，需要统计或记录功能执行的效率，但不想改变功能本身的内容，装饰器是很好的手段。
与本文相关的图书推荐：《Python大学实用教程》《跟老齐学Python：轻松入门》
前三门语言很类似，是可以一起学的，julia像是处于动态语言向静态语言过度的语言，既可以指定类型又可以不指定，优点就是速度极快，缺点就是造好的轮子不多。
本系列文章是想思考思考递归的编译优化问题，目标在于希望如何从编译、解释层次将树递归进行优化，从而避免过低效率运行。本章来讲讲树递归的问题。
看到类似__slots__这种形如__xxx__的变量或者函数名就要注意，这些在Python中是有特殊用途的。
1、提升python性能工具psyco:python代码加速器 Psyco 是严格地在 Python 运行时进行操作的。也就是说，Python 源代码是通过 python 命令编译成字节码的，所用的方式和以前完全相同（除了为调用 Psyco 而添加的几个 import 语句和函数调用）。但是当 Python 解释器运行应用程序时，Psyco 会不时地检查，看是否能用一些专门的机器代码去替换常规的 Python 字节码操作。这种专门的编译和 Java 即时编译器所进行的操作非常类似（一般地说，至少是这样），并且是特定于体系结构的。到现在为止，Psyco 只可用于 i386 CPU 体系结构。Psyco 的妙处在于可以使用您一直在编写的 Python 代码（完全一样！），却可以让它运行得更快。 Psyco 是如何工作的
看到类似的__slots__这种形如__xx__的变量或者函数名就要注意，这些在Python中有特殊用途。
Python 3.11 is up to 10–60% faster than Python 3.10. On average, we measured a 1.25x speedup on the standard benchmark suite. See Faster CPython for details. — Python 3.11 Changelog.
函数参数传递时，如果是传值则是传形参。如果是传对象，则是传引用（函数内部对对象的改变对外部是可见的）。
Python生成器与迭代器对于喜欢Python开发的小伙伴们来说应该是不陌生的，不了解的小伙伴也没有关系，本篇文章扣丁学堂Python培训小编就给小伙伴们详解一下Python生成器与迭代器，感兴趣的小伙伴就随小编来了解一下吧。
先来分享一下关于青少年阶段，随着近些年国内素质教育的不断创新，Python编程教育在儿童和青少年群体中越来越受欢迎，而且Python的简单语法和易于理解的代码结构使得儿童和青少年能够轻松入门。越来越多的编程教育机构和学校开始将Python引入到他们的课程中，以培养学生的计算思维和问题解决能力，这是一个非常值得期待的事情。
由于Python2的官方维护期即将结束，越来越多的Python项目从Python2切换到了Python3。可是，在实际的工作中，我发现好多人都是在用Python2的思维去写Python3的代码，Python3给我们提供了很多新的、很方便的特性，可以帮助我们快速的编写代码。
斐波那契数列指的是这样一个数列：1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 1597 2584 4181 6765 ……这个数列从第3项开始，每一项都等于前两项之和。
有一对兔子,从出生后的第3个月起每个月都生一对兔子。小兔子长到第3个月后每个月又生一对兔子,假设所有的兔子都不死,问30个月内每个月的兔子总对数为多少？
搜索路径是一个解释器会先进行搜索的所有目录的列表。如想要导入模块hello.py，需要把命令放在脚本的顶端：
来源：DeepHub IMBA本文共1300字，建议阅读5分钟本文验证Python 3.11的性能优化。 Python 3.11 pre-release已经发布。更新日志中提到： Python 3.11 is up to 10–60% faster than Python 3.10. On average, we measured a 1.25x speedup on the standard benchmark suite. See Faster CPython for details. — Python
字典是将键(key)映射到值(value)的无序数据结构。值可以是任何值（列表，函数，字符串，任何东西）。键(key)必须是不可变的，例如，数字，字符串或元组。
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