我想要回答这样一个问题：当运行同一个程序时，为什么Python会 比其他语言慢2到10倍？为什么我们无法将它变得更快？...这就是为什么在CPython中创造“临时”变量不会使应用占用大量的存储空间——尤其是当应用中使用了for循环这一类可能大量创建“临时”变量的结构时。...那么，如果Python用的是和Java和C#一样的虚拟机和某种字节代码，为什么在基准测试中它却慢得多？首先，.NET和Java是采用JIT编译的。...链接： https://hackernoon.com/which-is-the-fastest-version-of-python-2ae7c61a6b2b 那么，为什么CPython不使用即时编译器呢...CPython启动时间已经相对较慢，PyPy比CPython还要慢2-3倍。众所周知，Java虚拟机的启动速度很慢。
今天分享一篇文章，讨论了拖慢 Python 整体性能的三大原因。...简单说，CPU 密集型的任务，Python 的多线程确实没啥用（甚至因为多线程切换的开销还会比单线程慢），IO 密集型的任务，Python 的多线程依然可以加速。...相比于 AOT（提前编译型语言，比如C）直接编译成机器码，肯定是慢的。 但是为什么 Java 不慢呢？ 因为 Java 有 JIT。...为什么 Python 没有 JIT 呢？ 第一是 JIT 开发成本比较高，非常复杂。C# 也有很好的 JIT，因为微软有钱。 第二是 JIT 启动速度慢，Java 和 C# 虚拟机启动很多。...而 Python 就不用，Python 帮你决定一个变量是什么类型，并且可以随意改变。 动态类型为什么慢呢？每次检查类型和改变类型开销太大；如此动态的类型，难以优化。
用.NET实现的叫IronPython，Java的叫Jython，用Python实现的叫PyPy 我想回答这个问题:当Python比另一种语言慢2 - 10倍完成一个可比较的应用程序时，为什么它慢，我们不能使它更快...这就是为什么在for循环的范围内创建“临时”变量不会增加应用程序的内存消耗。 当变量在多个线程中共享时，挑战就变成了CPython如何锁定引用计数。有一个“全局解释器锁”，它小心地控制线程的执行。...那么，如果Python都使用虚拟机和某种字节码，那么为什么在基准测试中它比Java和c#慢那么多呢? 首先，. net和Java是jit编译的。...那么为什么CPython不使用JIT呢? jit也有缺点:其中之一就是启动时间。CPython的启动时间已经比较慢了，PyPy比CPython慢2 - 3倍。众所周知，Java虚拟机的启动速度很慢。...因此，如果您正在使用Python开发命令行应用程序，那么每次调用CLI时都必须等待JIT启动，这将是非常慢的。 CPython必须尝试并服务尽可能多的用例。
对于一个类似的程序，Python 要比其它语言慢 2 到 10 倍不等，这其中的原因是什么？又有没有改善的方法呢？...根据我这些年来进行语言基准测试的经验来看，Python 比很多语言运行起来都要慢。...我要回答的是这个问题：对于一个类似的程序，Python 要比其它语言慢 2 到 10 倍不等，这其中的原因是什么？又有没有改善的方法呢？...既然 Python 像 Java 和 C# 那样都使用虚拟机或某种字节码，为什么 Python 在基准测试中仍然比 Java 和 C# 慢得多呢？...更详细的结果可以在这篇性能基准测试文章中看到：哪一个 Python 版本最快?[11]。 那为什么 CPython 不使用 JIT 呢？ JIT 也不是完美的，它的一个显著缺点就在于启动时间。
话说为什么大家会集中讨论GIL？...接下来需要分析的无非是Python慢在哪个细节，以及能否改进的问题。 下面是两段用来测试的代码，首先是Python的： class="highlight"> #!...Python跑了24秒。 对于这个例子，最直接的影响其实在于：Python是逐句解释执行的，C++是先编译成本地代码，期间还有编译期的类型检查，不存在动态类型、动态检查，并且可以进行编译器优化。...我们知道NumPy这样的C扩展能够很大程度提高Python做数值计算的性能，同样的我们也可以用Cython或者直接用C写Python扩展来强化计算能力。但是人都是懒的，重新写代码实在是有些麻烦。...对于Python这种生态强大的玩意来说，如果你的计算代码中只是单纯的使用了numpy的简单结构以及Python自身的标准结构，使用numba可能是最简单快速的办法。 #!
问题 我想比较一下 C++ 和 Python 的标准输入，但实验的结果让人大吃一惊，C++ 慢了许多。...LPS: 618889 Python:Read 5570000 lines in 1 seconds....LPS: 618889 Python:Read 5570000 lines in 1 seconds....LPS: 618889 Python:Read 5570000 lines in 1 seconds....LPS: 618889 Python:Read 5570000 lines in 1 seconds.
首先，第一步，建议你去查看一下 Redis 的慢日志。Redis 提供了慢日志命令的统计功能，我们通过以下设置，就可以查看有哪些命令在执行时延迟比较大。...例如设置慢日志的阈值为 5 毫秒，同时设置只保留最近 1000 条慢日志记录： # 命令执行超过5毫秒记录慢日志 CONFIG SET slowlog-log-slower-than 5000 # 只保留最近...存储大 Key 如果查询慢日志发现，并不是复杂度较高的命令导致的，例如都是 SET、DELETE 操作出现在慢日志记录中，那么你就要怀疑是否存在 Redis 写入了大 Key 的情况。...而且这个访问延迟的情况，不会记录在慢日志里。慢日志中只记录真正执行某个命令的耗时，Redis 主动过期策略执行在操作命令之前。...如果操作命令耗时达不到慢日志阈值，它是不会计算在慢日志统计中的，但我们的业务却感到了延迟增大。
二、导致查询慢的因素 从 MySQL 的查询流程可以了解到，查询需要在不同的地方花费时间，包括网络、CPU运算、生成统计信息和执行计划、锁等待等，这里每一个环节出问题都会导致查询缓慢。...常见因素如下表： 序号 查询慢的因素 1 网络速度慢 2 内存不足 3 I/O吞吐 4 没有索引 5 锁等待 6 表设计不合理 7 数据量大 8 SQL 语句不规范 9 返回不必要的行和列
二、导致查询慢的因素 从 MySQL 的查询流程可以了解到，查询需要在不同的地方花费时间，包括网络、CPU运算、生成统计信息和执行计划、锁等待等，这里每一个环节出问题都会导致查询缓慢。...常见因素如下表： 序号查询慢的因素1网络速度慢2内存不足3I/O吞吐4没有索引5锁等待6表设计不合理7数据量大8SQL 语句不规范9返回不必要的行和列
为什么会这样呢？
为什么你的网站打开慢？ 为什么流量来了，服务器却挂了？ 你的用户体验是12306还是天猫双十一？ 作为一个专业的IT运维，你能够获得足够多的服务器数据，让你做出正确判断吗？ 你必须更了解你的服务器！
为什么？ 我们先从count()方法的原理聊起。 count()的原理 count()方法的目的是计算当前sql语句查询得到的非NULL的行数。...为什么innodb不能像myisam那样实现count()方法 myisam和innodb这两个引擎，有几个比较明显的区别，这个是八股文常考了。...为什么innodb不单独记录表行数 对于两个事务A和B，一开始sms表假设就2条数据，那事务A一开始确实是读到2条数据。
这到底是为什么呢？ NCBIWWW 基本用法 首先，我们来看一下提供了基于 API 在线比对的 Biopython 模块。...下一步是将 XML 输出解析为表示搜索结果的 Python 对象，但是您可能想先保存输出文件的本地副本。...最后，基于 Python 的 NCBI BLAST 在线批处理，如果你有更好的方法，欢迎留言交流。
下来我们来访分析下第二种情况，我觉得第二种情况的分析才是最重要的 三、针对一直都这么慢的情况 如果在数据量一样大的情况下，这条 SQL 语句每次都执行的这么慢，那就就要好好考虑下你的 SQL 书写了，下面我们来分析下哪些原因会导致我们的...为什么会这样呢？ 其实是这样的，系统在执行这条语句的时候，会进行预测：究竟是走 c 索引扫描的行数少，还是直接扫描全表扫描的行数少呢？
来源 | https://juejin.cn/post/6844903939247177741 从一个问题说起 五年前发现分页场景下，mysql请求速度非常慢。...我就问我导师为什么，他反问“索引场景，mysql中获得第n大的数，时间复杂度是多少？” 答案的追寻 确认场景 假设status上面有索引。...会非常慢。数据量不大的情况就有几秒延迟。 小白作答 瞎猜了个log(N)，心想找一个节点不就是log(N)。自然而然，导师让我自己去研究。 这一阶段，用了10分钟。...即使前10000个会扔掉，mysql也会通过二级索引上的主键id,去聚簇索引上查一遍数据，这可是10000次随机io，自然慢成哈士奇。...这里可能会提出疑问，为什么会有这种行为，这是和mysql的分层有关系，limit offset 只能作用于引擎层返回的结果集。换句话说，引擎层也很无辜，他并不知道这10000个是要扔掉的。
这里简单分析导致MySQL慢的可能因素，以及一些处理技巧： 一、导致MySQL慢可能的因素有 1、系统资源不足，配置低 2、系统层面未进行基本的优化，不同进程间资源抢占，所以推荐数据库服务器部署单实例...输出中是否有大事务、长事务、锁等待等状态 四、处理垃圾SQL，常用手段 1、用explain、desc观察执行计划 2、用profiling定位sql执行的瓶颈 3、用pt-query-digest分析慢sql...或者有很严重的锁等待事件 3、最⼤的瓶颈通常是在磁盘I/O上，因此尽量用高速磁盘设备 4、如果物理磁盘无法再升级，则通过增加内存提升性能容量 5、遇到无法诊断的问题时，试试⽤perf top来观测跟踪 6、SQL执行慢，...2、利用profiling优化 通过探针的方式详细记录sql执行过程详细代价，可以很清楚地了解到sql到底慢在哪个环节。...利用它可以明白优化器为什么选中索引A，而不选中索引B。 4、利用session status优化 通过flush status重置session级别的状态值后，执行sql查看相应的状态变化量。
SQL 语句执行慢的原因是面试中经常会被问到的，对于服务端开发来说也是必须要关注的问题。 在生产环境中，SQL 执行慢是很严重的事件。那么如何定位慢 SQL、慢的原因及如何防患于未然。...读操作我们下边会讲，这个分类里我们主要来看看写操作时为什么会导致 SQL 变慢。 刷脏页 脏页的定义是这样的：内存数据页和磁盘数据页不一致时，那么称这个内存数据页为脏页。...好了，让我们回到开始时候的问题，为什么会出现脏页，并且脏页为什么会使 SQL 变慢。你想想，redo log 大小是一定的，且是循环写入的。...存在原因 知道了如何查看执行慢的 SQL 了，那么我们接着看读操作时为什么会导致慢查询。...（1）未命中索引 SQL 查询慢的原因之一是可能未命中索引，关于使用索引为什么能使查询变快以及使用时的注意事项，网上已经很多了，这里就不多赘述了。
作者：Anthony Shaw 译者：弯月，责编：屠敏 本文经授权转自公众号CSDN(ID: CSDNnews)，转载需授权 同为程序员的心头好，Python 为什么能这么慢？...我希望回答以下问题：如果 Python 完成相同的任务要花费其他语言二至十倍的时间，那么它为什么慢，能不能更快一些呢？...那么，既然它们都使用虚拟机，以及某种字节码，为什么Python在性能测试中比Java和C#慢那么多？第一个原因是，.NET和Java是即时编译的（JIT）。...Python帮你做了这一切，只不过你从来没有关心过，也不需要关心。 不需要定义类型并不是Python慢的原因。Python的设计可以让你把一切都做成动态的。.../en/latest/std_dev.html） 04 结论 Python慢的主要原因是因为它的动态和多样性。
背景 上一篇文章我们分析了：为什么 esbuild 这么快 还有数据对比： 可以明显看到：esbuild 一骑绝尘, 以绝对优势领先。 看看最下面, 赫然是我们最熟悉的 webpack。...那么, webpack 的构建为什么慢呢？到底慢在哪呢 ？ 下面是我的一些思考，分享给大家，希望对大家有所帮助。...其中: webpack 使用的 terser, 是用 js 写的， 源自于最早的 uglyfy.js , 功能很丰富， 但是速度非常非常慢。 这点， 也是 webpack 速度慢的原因之一。...在文章开头的图中， 看起来 webpack5 的速度比 webpack4 要慢: 但这不代表 webpack 5 不好，大家不要误会啊。
经常有同学问我，我的一个SQL语句使用了索引，为什么还是会进入到慢查询之中呢？今天我们就从这个问题开始来聊一聊索引和慢查询。...首先SQL判断一个语句是不是慢查询语句，用的是语句的执行时间。...他把语句执行时间跟long_query_time这个系统参数作比较，如果语句执行时间比它还大，就会把这个语句记录到慢查询日志里面，这个参数的默认值是10秒。...如果是更极端的情况，比如，这个数据库上CPU压力非常的高，那么可能第2个语句的执行时间也会超过long_query_time，会进入到慢查询日志里面。...所以我们可以得出一个结论：是否使用索引和是否进入慢查询之间并没有必然的联系。
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