软件性能分析是达到系统最佳效能的关键,数据科学和机器学习应用程序也是如此。在 GPU 加速深度学习的时代,当剖析深度神经网络时,必须了解 CPU、GPU,甚至是可能会导致训练或推理变慢的内存瓶颈
经过一个多月的努力,终于把 Python 相关的文章更新完毕,这些文章主要包括两大模块:爬虫系列和 Python 进阶系列。
自动驾驶技术正逐渐成为现实,而Autoware是一个开源的自动驾驶软件框架,旨在为开发人员提供一个完整的解决方案。本文将对Autoware的源码进行剖析,并介绍如何进行实际的开发实践。
Beautiful Soup 是用Python写的一个HTML/XML的解析器,它可以很好的处理不规范标记并生成剖析树(parse tree)。 它提供简单又常用的导航(navigating),搜索以及修改剖析树的操作。它可以大大节省你的编程时间。美中不足的是我们需要自己去安装这个模块。
先来看看今天的主角是谁:《Python源码剖析——深度探索动态语言核心技术》,2008年出版,作者 @陈儒 ,评分8.7分。
1、Python基础教程 本书是经典教程的全新改版,作者根据Python 3.0版本的种种变化,全面改写了书中内容,做到既能“瞻前”也能“顾后”。本书层次鲜明、结构严谨、内容翔实,特别是在最后几章,作
性能剖析是动态代码分析的一种形式,你可以在应用运行时捕获应用的特征,然后使用这些特征信息确定如何使应用更快、更高效。但是对于线上生产环境来说很难捕获到现场,所以捕获线上 profile 的时候有一定难度,Google 在论文《Google-Wide Profiling: A Continuous Profiling Infrastructure for Data Centers》(https://research.google/pubs/pub36575/) 中介绍了内部的 Profilling 系统,简称 GWP,GWP 能够持续地对跨数据中心的基础设施进行 profilling,获取包括了栈调用,硬件事件,堆 profile,内核事件等等信息,并进行后续的数据分析,这个就是现在比较热门的持续性能剖析。
所以,让我们来证明一些人是错的,让我们看看如何提高Python程序的性能并使它们变得非常快!
作为主流的动态语言,Python不仅简单易学、移植性好,而且拥有强大丰富的库的支持。此外,Python强大的可扩展性,让开发人员既可以非常容易地利用C/C++编写Python的扩展模块,还能将Python嵌入到C/C++程序中,为自己的系统添加动态扩展和动态编程的能力。.
Python 是一种开源编程语言,用于 Web 编程、数据科学、人工智能和许多科学应用。学习 Python 使程序员能够专注于解决问题,而不是专注于语法,其丰富的库赋予它完成伟大任务所需的力量。
最近"瑞丽模特学Python"的热点牵动了大江南北程序员的心,有人说这是炒作,也有人说这是推广Python的爆点。。。我嘿嘿一笑,美女就是美女,眼光那是杠杠的,不仅人美,学的语言也美。那咱也不能藏私,必须得把我读过的Python好书向女神推荐一下......
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 任何一个开源框架或者工具,想要深入掌握其实现原理与运行机制,第一步当然是熟练使用它,紧接着便是深入其项目源码进行学习和实战。 然而,很多人一直在第一步徘徊,面对海量的复杂源码,他们往往是望而却步,这也严重阻碍了很多程序员的发展。 目前来说,Django框架是Python Web领域最流行的框架之一,与之齐名的有号称"小而精"的Flask框架以及以高性能著称的Tornado框架。 Django的特点是"大而全",这一点当你阅读了Django源码后就会深有体
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开发者们从事以下三种开发:Web开发(38%)、通用开发(22%)、科学类开发和数据分析(21%)。这和其他一些独立研究的结果相吻合,揭示了这么一个事实:科学类的 Python 开发者数量正在稳步增长。
中国大学极少开设 Python 课程,故而国内 Python 程序员多属自学,那么你在自学 Python 的过程中有哪些值得分享的经验或者有趣的体验呢? 我就是完全通过网上资源自学python的。从在校时候用python接活赚零花钱,到在创业公司用python开发商业网站和游戏后台。所有遇到的问题,几乎都可以从互联网上的公开资源找到答案. 其实python非常适合初学者入门。相比较其他不少主流编程语言,有更好的可读性,因此上手相对容易。自带的各种模块加上丰富的第三方模块,免去了很多“重复造轮子”的工作,可以
近些年,编程语言Python的热度越来越高,因为Python简单,学起来快,是不少程序员入门的首选语言。
鸭子类型是动态类型语言判断一个对象是不是某种类型时使用的方法,也叫做鸭子判定法。简单的说,鸭子类型是指判断一只鸟是不是鸭子,我们只关心它游泳像不像鸭子、叫起来像不像鸭子、走路像不像鸭子就足够了。换言之,如果对象的行为跟我们的预期是一致的(能够接受某些消息),我们就认定它是某种类型的对象。
一.map函数,对任何可迭代序列中的每一个元素应用对应的函数。(不管处理的是什么类型的序列,最后返回的都是列表。)
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 监督部分 第二章 感知机: 博客:统计学习方法|感知机原理剖析及实现 实现:perceptron/perceptron_dichotomy.py 第三章 K近邻: 博客:统计学习方法|K近邻原理剖析及实现 实现:KNN/KNN.py 第四章 朴素贝叶斯: 博客:统计学习方法|朴素贝叶斯原理剖析及实现 实现:NaiveBayes/NaiveBayes.py 第五章 决策树: 博客:统计学习方法|决策树原理剖析及实现 实现:
这是我找的一个Tensorflow的书,作者是刘光聪。书写的非常不错,我也借此机会学习一波。书中的TensorFlow使用的是1.2版本,目前来说算是很新的。 作者在前言里面写到:
python除错器,允许你交互的检查代码。相信大家都会写几行python代码了,当运行的时候难免会遇到报错,即Bug,是很头疼的事情,当然print语句确实可以作为除错工具,通过反复重新运行代码,print不同变量的大小或者值来除错。但是,要检查运行时间,使用除错器通常更加高效。
现在生活中离不开各类的比赛,然而,各个比赛离不开投票,我们会清一色有时候找到我们的朋友在朋友圈发 — 帮宝贝投一票,帮某某老师,学生投一票。又或许你自己参加比赛,你在为你自己拉票。
本文介绍了 PySpark 的背后原理,包括其运行时架构、Driver 端和 Executor 端的运行原理,并分析了在大数据场景下使用 PySpark 的利弊。
本文的目的就是通过这个程序来学习FastAPI中相关的知识点,下面我们一行一行来进行剖析。
Python有很多完善可用的库,这里面就包含渗透测试工具,所以广大白帽黑客大多都使用Python语言,这样更有利于利用Python提供的这些库参与漏洞研究、逆向工程和渗透等工作。
前言 好久不见,大家最近可好?。通过前几节的学习,相信你已经掌握了面向对象的大量知识,但是光知道是不够的,需要自己多写、多看,学一门语言无非不过这两种秘诀嘛。因此本篇博文带着大家剖析一次源代码,剖析对
该项目是 Serverless Framework,它是一个命令行工具,使用简单易懂的 YAML 语法部署代码和云基础设施以满足各种无服务器应用程序需求。支持 Node.js、Typescript、Python、Go 等多种编程语言,并通过超过 1000 个插件完全可扩展,为框架添加更多无服务器用例和工作流。
最近两个月是真的忙,忙的公众号都没有坚持更新了。现在我又回来了。在此准备瞎扯几句,顺便推荐下自己的最近读过的书,
4、基本数据类型,基本二,字符串,列表,元组,字典,集合
1.《fluent python》(中文版:《流畅的python》) 这本书来源于某个公众号的推荐(忘了是哪个了),在读这本书之前,已经阅读了市面上很多python书籍,比如《python核心编程》,《python学习手册》,《python源码剖析》,这些书籍在一定程度上写的很不错,但给你的感觉就像是读官方文档,没有注入作者自己的想法,直到遇上了《流畅的python》,这本书从数据模型开始讨论,从python的基础数据结构开始引入整个python的设计哲学,对!这本书灌输给你的就是python是如何设计它的语言特性的,一般的书你读了可能就是对的,就应该这么写,作者不会去剖析为什么要这么写,这本书不然,处处体现了python的为什么要这么设计,而不是告诉你要怎么写。不剧透了,如果要进阶python,这本书是不二之选。(注:如果有可能可以去读读英文原版,因为我读了翻译版后,找了原版再去复习了一遍,感觉目前的翻译版本翻译的不怎么好,有些细节在翻译的过程中丧失了。) 2.《designing data-intensive application》(暂无翻译版) 这本书是有关数据系统设计的书,可以这么说,读完这本书再去读大数据的相关论文就是事半功倍,很后悔之前没读这本书就读了那些大数据的相关论文,现在慢慢的回过头再去回味那些论文,很多疑惑都解开了。全书以数据库评价指标开头,从单机的数据模型,存储、搜索、文件格式、传输慢慢聊到分布式系统下的一致性和共识,最后再整合,让你拍案叫绝。唯一的遗憾在于它至今没有中文版。 3.《programming in Scala》(中文版:《Scala编程》) 这本书的作者就是Scala的设计者,显然书籍的含金量不容置疑。全书充满着书生的学究气,不把一件事挖到底决不罢休。作为语言的设计者,除了描述Scala的使用,也会讲述Scala这门语言为什么要这么设计。如果你是初学者,我觉得这本书不适合你,虽然这本书也包含了入门,但是作者显然没把你当作初学者看待。 其实还读了一些网上书单推荐的书,例如《高可用架构》,《clean architecture》等,这些书感觉都像是一种描述性的语气讲述着知识点,知其然而不知其所以然,读读即可。
Redis支持五种数据类型:string(字符串),hash(哈希),list(列表),set(集合)及zset(sorted set:有序集合)。
Python正则表达式(regex)作为文本处理的强大工具,在编程面试中占据重要地位。然而,其复杂性和灵活性也使得它成为许多候选人的痛点。本文将深入剖析Python正则表达式面试中的难点问题,揭示易错点,并提供解题思路与代码示例,助您在面试中从容应对。
从机器语言到汇编语言到高级编程语言,随着计算机的普及,开发者与计算机之间的沟通也从“繁文”趋于“白话文”,编程语言自身也逐渐向更高的性能、安全等方向不断发展。同时,作为开发者的最有效工具,编程语言的使用率一定程度上反应了不同领域的发展现状。
Go语言在2009年首次亮相,是谷歌开发的一种通用型语言。与Python等其他编程语言相比,Go语言具有多个优势,这也是它值得关注的地方。
近期重拾Python | Pytest测试框架,基于前人的轮子,学习一下pytest测试框架运行测试用例的灵活之处
Python在爬虫方面的优势,想必业界无人不知,随着互联网信息时代的的发展,Python爬虫日益突出的地位越来越明显,爬虫与反爬虫愈演愈烈。下面分析一例关于返回HTTP状态码为521的案例。
不管你是学习CV,还是NLP,或者其他方向,应该都多多少少看过或者听过李航教授的《统计学习方法》这本书。Amusi 认为这是一本超级棒的AI入门,再具体一点机器学习入门的书籍。
这篇文章是关于 wxPython,但 wxPython 实际是两件事物的组合体:Python 脚本语言和 GUI 功能的 wxWindows 库(关于 wxWindows 的介绍,请参阅 developerWorks上的 “细述 wxWindows” )。wxWindows 库是为了最大可移植性的 C/C++ 库,而抽取 GUI 功能。所以 wxWindows 应用程序与生俱来地可以运行在 Windows、带 X、KDE 或 Gnome 的 UNIX 或者 wxWindows 已移植到的平台上(很不幸,还不包括 Macintosh)。当然 Python, 作为脚本引擎,具有很强的移植性( 可以 运行在 Macintosh 上,但如果您想要编写桌面 GUI 代码,它是不行的)。把 wxWindows 与 Python 脚本语言组合起来,意味着:wxPython 应用程序不仅快速和易于编写,而且可以在不作任何更改情况下,运行在 Windows 或 UNIX 环境下。
这篇文章从另外一个不同的视角来分析一下Python的import机制,主要的目的是为了搞懂import中absolute、relative import遇到的几个报错。 这里不同的视角是指从Python import hooks这个方面来展开,当然本身关于Python import hooks有很多的文章,我这里不打算展开聊这个方面的内容,文章中主要会结合代码和PEP 302 – New Import Hooks这个PEP。 1. 几个跟import相关模块属性 首先我们需要了解几个跟import相关
python的内置函数 compile()--编译. 这个函数有什么用呢? 一个最简单的例子, 就是我们的代码, 会被解释器读取,解释器读取后的其实是字符串, 然后通过compile编译后, 又转
Python的创始人为吉多·范罗苏姆。1989年的圣诞节期间,吉多·范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间,决心开发一个新的脚本解释编程,作为ABC语言的一种继承。之所以选中Python作为编程的名字,是因为他是BBC电视剧——蒙提·派森的飞行马戏团的爱好者。ABC是由吉多参加设计的一种教学语言。就吉多本人看来,ABC这种语言非常优美和强大,是专门为非专业程序员设计的。但是ABC语言并没有成功,究其原因,吉多认为是非开放造成的。吉多决心在Python中避免这一错误,并获取了非常好的效果,完美结合了C和其他一些语言。
原文链接:https://dwrodri.gitlab.io/can-you-spot-the-bug-in-this-python-code/
感谢您来到黄同学《原创作品》所在地,这里将会分享很多实在的干货文章和手册,供大家学习。 先来看看他的原创好文 Python实战 20000字的深度分析 ,让你彻底搞懂《电信用户流失预测模型》! 数据分析实战之超市零售分析(附python代码) 20行代码教你用python给证件照换底色! Python热点 《大秦赋》最近很火!于是我用Python抓取了“相关数据”,发现了这些秘密...... 爬取周杰伦新歌《Mojito》MV弹幕,看看粉丝们都说的些啥! 太牛了!用 Python 实现抖音上的“人像动
Go语言是一种开源编程语言,可轻松构建简单、可靠且高效的软件。 Go语言在2009年首次亮相,是谷歌开发的一种通用型语言。与Python等其他编程语言相比,Go语言具有多个优势,这也是它值得关注的地方。 速度快 Go是静态型化和编译的语言,这意味着它的运行速度是Python的数倍。而与Python不同的是,Go不需要借助其他语言就可以达到一个较快的速度。Go几乎和C++、Java一样快,而且Go语言的代码编译速度比C++和Java快得多。 易于学习 Go的语法很简单,类似于C语言。所以,Go语言同样很容易学
很多Python开发者也表示,已经入门,但是很想全面扩充自己的知识系统,貌似市面上还很难找到一本阐述深刻全面而又包涵大量实战技巧的Python进阶书。
大数据文摘转载自达纳斯特 编码原则 建议1:理解 Pythonic 概念—-详见 Python 中的《Python之禅》 建议2:编写 Pythonic 代码 (1)避免不规范代码,比如只用大小写区分变量、使用容易混淆的变量名、害怕过长变量名等。有时候长的变量名会使代码更加具有可读性。 (2)深入学习 Python 相关知识,比如语言特性、库特性等,比如Python演变过程等。深入学习一两个业内公认的 Pythonic 的代码库,比如Flask等。 建议3:理解 Python 与 C 的不同之处,比如缩进与
起初一直使用的Python,到了18年下半年由于业务需求而接触了Golang,从开始学习到现在的快半年里,也用Golang写了些代码,公司产品和业余写的都有,今天就写点Golang相关的总结或者感想吧。
urllib2可以用urllib2.openurl中设置Request参数,来修改Header头。如果你访问一个网站,想更改User Agent(可以伪装你的浏览器),你就要用urllib2。
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