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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。
Pandas是数据科学和数据竞赛中常见的库，我们使用Pandas可以进行快速读取数据、分析数据、构造特征。但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意的地方，如果你没有合适的使用，那么Pandas可能运行速度非常慢。本文将整理一些Pandas使用技巧，主要是用来节约内存和提高代码速度。
CodeFuse 是一款为国内开发者提供智能研发服务的产品，该产品是基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调的代码大模型，旨在辅助开发者提高编码效率和代码质量。它提供了多项功能，包括辅助编码、代码优化和生成单测。通过海量数据提供实时的代码补全服务，包括行内补全和片段补全，并支持解释代码、生成注释等功能，帮助开发者快速完成功能研发，提高研发效率。此外，CodeFuse 还能对选定的代码段进行分析理解，提出优化和改进建议，并能直接基于改进建议形成代码补丁，帮助开发者写出更好的代码。另外，在写完业务逻辑后，只需选中代码选择生成单测，即可智能生成具备业务语义的测试用例，从而提升问题发现的效率，方便快捷。
会写python不难，写好却需要下一番功夫，上篇文章写了for循环的简单优化方法，原本想一鼓作气，梳理一下for循环优化的高级方法，但是梳理过程中发现for循环优化需要比较多的python基础知识，如果了解不透彻很难达到优化的效果，因此，笔者想用几个短篇先介绍一下python的常用包和方法，方便后续优化使用。
图片来源：开源中国 https://my.oschina.net/u/6942768/blog/10122694
Python语言是一种脚本语言，其应用领域非常广泛，包括数据分析、自然语言处理、机器学习、科学计算、推荐系统构建等。 本书共有12章，围绕如何进行代码优化和加快实际应用的运行速度进行详细讲解。本书主要包含以下主题：计算机内部结构的背景知识、列表和元组、字典和集合、迭代器和生成器、矩阵和矢量计算、并发、集群和工作队列等。**后，通过一系列真实案例展现了在应用场景中需要注意的问题。 本书适合初级和中级Python程序员、有一定Python语言基础想要得到进阶和提高的读者阅读。 Python语言是一种脚本语言，其应用领域非常广泛，包括数据分析、自然语言处理、机器学习、科学计算、推荐系统构建等。
本文介绍了代码混淆的概念和目的，并提供了Python代码混淆的宏观思路。同时，还介绍了一种在线网站混淆Python代码的方法，并给出了混淆前后的示例代码。
作为深度学习算法工程师，除了日常炼丹之外，也需要具备让练好的丹发挥作用的能力。具体的来说，就是需要大家具备一定的模型部署的工程化能力。
前几天Python青铜群有个叫【假装新手】的粉丝问了一个数据分析的问题，这里拿出来给大家分享下。
数据分类汇总与统计是指将大量的数据按照不同的分类方式进行整理和归纳，然后对这些数据进行统计分析，以便于更好地了解数据的特点和规律。
在Python编程中，上下文管理器（Context Manager）是一种强大的机制，用于管理资源的获取和释放。它提供了一种简洁且安全的方式来处理资源的打开、关闭和异常处理，使得代码更加可读、可维护，同时增强了程序的健壮性。本文将深入解析上下文管理器的概念、工作原理以及在实际场景中的应用。
前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子～】问了一个工作中Python自动化处理实战问题，一起来看看吧。问题描述：
“让这代码跑得快一点！！”——我碰到的第一件代码优化任务就是这么开始的。那个项目是一个巨大的 SAP 云平台应用程序，总共含有超过 3 万行的代码。
这可是个新功能，能直接为指定的聚合输出列命名。先创建一个 DataFrame 示例。
入门的书很多，但能让新手轻松看懂的就少了，作者写的思路非常清晰，对每一个知识点讲解的很到位，不多不少，对初学者来说，力道刚刚好。这本书是Python入门最好的书。《A byte-of-python》就像一把钥匙一样，开启编程世界的大门。而且篇幅也短，适合零基础小白。
适用教材： 董付国.《玩转Python轻松过二级》.清华大学出版社,2018. 第1章 Python概述 1.3 Python编程规范与代码优化建议 视频内容
点击上方蓝色“程序猿DD”，选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料！ 本文来源「优达学城」 原作：Ravi Shankar Rajan ，译者：欧剃 “让这代码跑得快一点！！”——我碰到的第一件代码优化任务就是这么开始的。那个项目是一个巨大的 SAP 云平台应用程序，总共含有超过 3 万行的代码。 整个 App 加载数据的过程非常之慢，显然用户并不喜欢这种体验。 然而，我必须承认，这个项目的代码写的挺不错，数据库调用很合适，只在有需要的地方进行循环，模组化也实现的很到位。我花了两天时间，绞尽
”有时候就是要经历一些糟糕的事情才能意识到世间存在的美丽。 Sometimes it takes going through something so awful to realize the beauty that is out there in this world.“
关于函数式编程 有哪些函数式语言？ 其实函数是语言很早就出现了，上世纪30年代出现的Lambda和50年代的LISP，比面向过程和对象的语言出现的更早，现代的Clojure，Erlang，Haskee
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Cursor是一款AI代码生成工具，它能够自动生成高质量的Python代码。通过使用Cursor，开发者可以快速地生成Python代码，减少开发时间和人力成本。例如，以下是使用Cursor生成的一个简单的Python函数：
一段时间前，我们用go编写了python的词法解析器。由于近一段时间事情繁多，同时囊中羞涩，因此更多的精力投入到了和“变现”相关的工作，对编译原理，数据库这些极为基础且底层的技术有所忽略，毕竟他们不像reactjs, javascript，后台开发等这些工程性技术那样容易挣钱，因此属于用爱发电的范畴。但是工程性工作做多了我也发现一个问题，那就像人吃多精细食品而没有适当摄入粗粮，这会使得人有气无力，气虚多汗，让人感觉到体内虚空，没有底层理论和技术支持，一切上层构建都搭承在脆弱的地基上，随时有坍塌的危险。
想必有很多的SEO小白只知道网站的优化要做内容、用户体验、站外这些优化，非也，代码优化也是很重要的，搜索引擎蜘蛛只能看懂网站的代码，另外网站代码优化的好坏也决定着我们网站的排名。 📷 说到代码优化，可能会有同学说我不会写代码、也看不懂代码，那该怎么优化代码？网站代码优化是不需要会写、看代码的，你只要懂得基本的网站代码就可以，比如title、keywords、description、a标签这些基础的能看懂就可以了。 网站的代码优化要从搜索引擎蜘蛛可以识别的角度来优化，搜索引擎蜘蛛无法识别的代码我们就要去掉的，
大家都知道，在 dotnet 里的 Debug 下和 Release 下的一个最大的不同是在 Release 下开启了代码优化。启用代码优化，将会对生成的 IL 代码进行优化，同时优化后的 IL 也会有一些运行时的更多优化。内联是一个非常常用的优化手段，内联将会让 StackTrace 获取的调用堆栈存在 Debug 下和 Release 下的差异，从而导致获取方法标记的 Attribute 特性不能符合预期工作
上篇学习了Mythril[1]，一种动态的以太坊智能合约安全分析工具。今天来看看以太坊官方推荐的另一款静态智能合约分析工具Slither。
随着AI和大数据蓬勃发展，Python语言成为增长最快的语言。在TIOBE最新发布的2022年03月份编程语言指数排行榜中，Python再次成功登顶，已经不再是性能无所谓的脚本语言。 从腾讯大数据产品使用经验来看，Python正深刻影响着海量应用的功能和性能。Python的动态类型为用户提供便利的同时也成为程序bug的来源和性能优化的障碍。在实际生产环境中，我们观察到Python程序总体负载占比达12～18%，性能和资源占用不确定，成为数据中心资源可用性、系统稳定性的风险点。 Microsoft、Fa
官方描述如下： The LLVM Project is a collection of modular and reusable compiler and toolchain technologies. Despite its name, LLVM has little to do with traditional virtual machines. The name "LLVM" itself is not an acronym; it is the full name of the project.
之前的代码中会让大家在初始化函数中输入自己浏览器驱动的本地路径，很繁琐，可能有些伙伴忘了输入或者有转义字符的问题。这次 pk 哥直接把 driver 的路径赋值这一行代码拿掉了。
你还在为python代码运行速度慢而烦恼吗？本文将向你介绍一些python代码加速运行的技巧，相信这些技巧一定能够帮助你。
pandas、numpy是Python数据科学中非常常用的库，numpy是Python的数值计算扩展，专门用来处理矩阵，它的运算效率比列表更高效。pandas是基于numpy的数据处理工具，能更方便的操作大型表格类型的数据集。但是，随着数据量的剧增，有时numpy和pandas的速度就成瓶颈。
大家好，我是猫头虎博主！在这特殊的1024程序员节，我想与大家分享一个新消息：百度Comate代码助手已经推出了其SaaS版本！这款升级版不仅涵盖了10余项先进的编码功能，更支持超过100种开发语言，并与多种主流编译器完美兼容，旨在为每位开发者和企业提供更优质、更全面的编程体验。现在，就让我们一起深入了解它吧！不再啰嗦，让我们一起揭开它的神秘面纱！
本文会介绍不少的 Python 代码加速运行的技巧。在深入代码优化细节之前，需要了解一些代码优化基本原则。
Python 是一种脚本语言，相比 C/C++ 这样的编译语言，在效率和性能方面存在一些不足。但是，有很多时候，Python 的效率并没有想象中的那么夸张。本文对一些 Python 代码加速运行的技巧进行整理。
Python/R/Julia中的数据处理工具多如牛毛「如pandas、spark、DataFrames.jl、polars、dask、dplyr、data.table、datatable等等」，如何根据项目需求挑选趁手的武器，H2O.ai机器学习平台维护的一个项目给出答案。
https://www.cnblogs.com/fisherss/p/13905395.html
文章来源：Python数据分析 1.分组 (groupby) 对数据集进行分组，然后对每组进行统计分析 SQL能够对数据进行过滤，分组聚合 pandas能利用groupby进行更加复杂的分组运算
文章来源：www.jianshu.com/p/9bc9f473dd22 推荐阅读：终于来了，【第二期】 彭涛Python 爬虫特训营！! 在以前，商业分析对应的英文单词是Business Analysis，大家用的分析工具是Excel，后来数据量大了，Excel应付不过来了（Excel最大支持行数为1048576行），人们开始转向python和R这样的分析工具了，这时候商业分析对应的单词是Business Analytics。 其实python和Excel的使用准则一样，都是[We don't repeat
本文会介绍不少的 Python 代码加速运行的技巧。在深入代码优化细节之前，需要了解一些代码优化基本原则。 第一个基本原则是不要过早优化。很多人一开始写代码就奔着性能优化的目标，“让正确的程序更快要比让快速的程序正确容易得多”。因此，优化的前提是代码能正常工作。过早地进行优化可能会忽视对总体性能指标的把握，在得到全局结果前不要主次颠倒。
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