展开

关键词

python 性能提升之 并行map

性能问题提上议程。 采用多线程 多进程 感觉比较繁琐,网上有介绍 map的并行处理的,使用后性能提高明细。 网上介绍map如下 介绍:Map Map是一个很棒的小功能,同时它也是Python并行代码快速运行的关键。给不熟悉的人讲解一下吧,map是从函数语言Lisp来的。map函数能够按序映射出另一个函数。 唯一不同的是,多进程模块使用的是进程,而dummy则使用线程(当然,它有所有Python常见的限制)。也就是说,数据由一个传递给另一个。 使用代码效果: 没有优化前代码,性能很差,数据处理不完,积压越来越多 import linecache import os import os.path import requests import time /bin/bash counter=$(ps -C video_send2api_new|wc -l) if [ "${counter}" -le 1 ]; then python /opt/tomcat_api

96620

提升 Python 性能 - Numba 与 Cython

花下猫语:最近,读者微信群里又频繁聊到了 Python性能问题,这真是老生常谈了。我想起自己曾收藏过几篇关于如何提升性能的文章,似乎挺有帮助的,便去联系了下作者,现在已经取得转载授权啦。 图 | 《侧耳倾听》剧照 背景 这篇文章的背景是在最近的工作中涉及到了一些计算密集型任务,这些计算密集型任务或多或少触发了一些之前几乎没有关心过的Python性能问题,所以写下这篇文章分析Python性能问题 但是另一方面,Python的解释器和虚拟机翻译并执行字节码的过程带来了很大的性能开销,一个直觉的解释是:由于没有原生的编译时类型检查,所有的类型的检查都被移交给了运行时,执行一行Python代码很可能需要做不只一行的类型检查 它的核心精神是,Cython将Cython语言(一种基于Python的扩展语言)写的pyx文件直接编译成C extensions,从而获得近乎于写CXX语言的性能。 它们分别代表了原始Python、Numpy、Numba、Cython对应的性能

32132
  • 广告
    关闭

    腾讯云校园大使火热招募中!

    开学季邀新,赢腾讯内推实习机会

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    7 个习惯帮你提升Python运行性能

    掌握一些技巧,可尽量提高Python程序性能,也可以避免不必要的资源浪费。 1、使用局部变量 尽量使用局部变量代替全局变量:便于维护,提高性能并节省内存。 一方面可以提高程序性能,局部变量查找速度更快;另一方面可用简短标识符替代冗长的模块变量,提高可读性。 Python中也没有select-case语句。 #if查找if a == 1: b = 10elif a == 2: b = 20... #dict查找,性能更优d = {1:10,2:20,...}b = d[a] 4、直接迭代序列元素 对序列(str、list、tuple等),直接迭代序列元素,比迭代元素的索引速度要更快。 7、模块编程习惯 模块中的最高级别Python语句(没有缩进的代码)会在模块导入(import)时执行(不论其是否真的必要执行)。

    25530

    提升Java性能

    如果项目着眼于尽快无BUG上线,那么此时可以抓大放小,代码的细节可以不精打细磨;但是如果有足够的时间开发、维护代码,这时候就必须考虑每个可以优化的细节了,一个一个细小的优化点累积起来,对于代码的运行效率绝对是有提升的 Java编译器会寻找机会内联所有的final方法,内联对于提升Java运行效率作用重大,具体参见Java运行期优化。 此举能够使性能平均提高50% 。 由于Java虚拟机不仅要花时间生成对象,以后可能还需要花时间对这些对象进行垃圾回收和处理,因此,生成过多的对象将会给程序的性能带来很大的影响。 StringBuilder(String str) // 默认分配16个字符+str.length()个字符空间 可以通过类(这里指的不仅仅是上面的StringBuilder)的来设定它的初始化容量,这样可以明显地提升性能 使用带缓冲的输入输出流进行IO操作 带缓冲的输入输出流,即BufferedReader、BufferedWriter、BufferedInputStream、BufferedOutputStream,这可以极大地提升

    40131

    Outlook性能提升

    Outlook性能提升 ? 5.png ? 6.png ? 7.png ? 8.png 一般不到一个月就满了,存档邮件不会删除,可以设置较短的时间,如7天 2 ? 9.png

    37330

    Python性能提升20倍居然不是标题党?

    10 x64)性能提升为5-15倍。 环境不同,提升性能可能不同,所以那篇文章说的20倍加速也不算耸人听闻。 我们都知道,Anaconda是一个Python的科学计算发行版本,里面除了有原生Python以外,还自带了numpy、scipy等科学计算常用的库。 首先是Anaconda Python 3.6 ? ? 然后是Intel Python 3.5 ? ? 的确可以看到5~12倍运行速度上的提升。 下面具体来说安装。 有需求的小伙伴可以自己尝试一下性能提升的具体效果。对加速原理感兴趣的可以继续看下面的参考链接。

    83180

    Python 为了提升性能,竟运用了共享经济

    透过现象看本质,Python 可以很有趣。 这样就可以节省内存(在那篇讲小秘密的文章中展示过:“空杯子”占用的内存可不少),提升效率啦。 对于第一个问题,答案为否,验证过程略。 延伸到其它基本的可变对象,例如集合与字典,也有同样的共享策略,其目的显而易见:循环利用这些对象的“残躯”,可以避免内存碎片,提高执行性能。 共享一只杯子,总比重新创造一只杯子,要更高效便捷,对吧? 回顾全文,最后作一个小结: 较小的数字、较短的字符串、布尔值与空元组等不可变对象,它们存在着“共享经济”的机制,提升了内存的使用效率 列表、集合与字典等可变对象,它们存在着预分配及超额分配等“供需平衡” 的机制,提升了内存的分配效率 列表等对象还存在着共享“容器外壳”的机制,循环利用空闲资源,综合提升程序性能

    25320

    提升Python程序性能的7个习惯

    个人博客地址:zhihu.com/people/zhong-yun-75-63 掌握一些技巧,可尽量提高Python程序性能,也可以避免不必要的资源浪费。 1、使用局部变量 尽量使用局部变量代替全局变量:便于维护,提高性能并节省内存。 使用局部变量替换模块名字空间中的变量,例如 ls = os.linesep。 一方面可以提高程序性能,局部变量查找速度更快;另一方面可用简短标识符替代冗长的模块变量,提高可读性。 Python中也没有select-case语句。 #if查找 if a == 1: b = 10 elif a == 2: b = 20 ... 7、模块编程习惯 模块中的最高级别Python语句(没有缩进的代码)会在模块导入(import)时执行(不论其是否真的必要执行)。

    34400

    python-opencv】性能衡量和提升技术

    因此,在本章中,你将学习 衡量代码的性能。 一些提高代码性能的技巧。 你将看到以下功能:cv.getTickCount,cv.getTickFrequency等。 因此,你可以使用它在代码顶部启用优化(请记住,它是默认启用的) 3、Ipython中衡量性能 有时你可能需要比较两个类似操作的性能。IPython为你提供了一个神奇的命令计时器来执行此操作。 (大量开发人员正在研究此问题) 注意 Python标量操作比Numpy标量操作快。因此,对于包含一两个元素的运算,Python标量比Numpy数组好。当数组大小稍大时,Numpy会占优势。 4、性能优化技术 有几种技术和编码方法可以充分利用 Python 和 Numpy 的最大性能。这里只注明相关信息,并提供重要信息来源的链接。这里要注意的主要事情是,首先尝试以一种简单的方式实现算法。 其他资源: Python优化技术:http://wiki.python.org/moin/PythonSpeed/PerformanceTips Scipy讲义- 高级Numpy:http://scipy-lectures.github.io

    33720

    模型性能提升操作

    看了一些别人的思路,总结了一些模型性能提升的操作并完成python实现。 1. 行空缺值的处理 常规方法 统计每行数据的空缺值,如果空缺值数量超过阈值,则剔除此行数据。 这里以xgb’s的 feature_importance_ 和 Recursive feature elimination(递归参数选择)为例,其中xgboost的python安装环境可以从 https ://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#xgboost 选择对应的python版本下载。 特征工程之特征交叉 在构造的具有可解释性特征的基础上,构造交叉特征,例如可以使用FM构造两两交叉特征(关于FM算法的部分,可以参考我的另一篇文章:FM算法解析及Python实现 )。 内部节点再划分所需最小样本数min_samples_split、叶子节点样本数min_samples_leaf、最大叶子节点数max_leaf_nodes等,可参考文章:scikit-learn 梯度提升

    28220

    使用 Rust 极致提升 Python 性能:图表和绘图提升 24 倍,数据计算提升 10 倍

    问题的边界 在 vortex 公司,我们广泛使用 PythonPython 非常适合于原型设计,也非常适合于数据的科学计算。虽然 Python 不是最快的语言,但它通常是非常棒的。 避免在实际问题非常简单的情况下,使用重量级几何计算库,否则开销会严重影响性能。 对每个多边形进行边界测试。 尽可能基于 32 位整数(比浮点更快)。 使用线程。 Java 与 Python 的集成,真是太吓人了。 Rust 最近,我一直在使用 PyO3 做一些实验性的工作,它允许 Rust / Python 的双向集成。 这里,我们将重点介绍 Python 导入和使用 Rust 实现的模块。 以下是实现的功能明细: 在 Rust 中实现 Python 类。 生产环境的提升 以上小修改的具体代码,已经部署在正式生产环境中。上文提到,数据量会扩大到 2500 倍。 “这个处理过程,过去需要 30 个小时,现在需要 6 个小时,速度提升 500%。”

    12120

    Webpack 性能系列三:提升编译性能

    前面两篇文章《Webpack 性能系列二:多进程打包》、《Webpack 性能系列一: 使用 Cache 提升构建性能》已经详细探讨使用缓存与多进程能力,提升 Webpack 编译性能的基本方法与实现原理 ,这两种方法都能通过简单的配置极大提升大型项目的编译效率。 除此之外,还可以通过一些普适的最佳实践,减少编译范围、编译步骤提升 Webpack 性能,包括: 使用最新版本 Webpack、Node 配置 resolve 控制资源搜索范围 针对 npm 包设置 module.noParse 一、使用最新版本 从 Webpack V3,到 V4,再到最新的 V5 版本,虽然构建功能在不断叠加增强,但性能反而不断优化提升,这得益于 Webpack 开发团队始终重视构建性能,在各个大版本之间不厌其烦地重构核心实现 :多进程打包》、《Webpack 性能系列一: 使用 Cache 提升构建性能》,关于 Webpack 编译性能提升的方式方法已经总结的比较完备了,有其它观点的同学欢迎留言或私信联系。

    10420

    Python 3.11性能提升25%!很不幸发布推迟了。。。

    点击 机器学习算法与Python学习 ,选择加星标 精彩内容不迷路 出品 | OSC开源社区(ID:oschina2013) Python 3.11 是一个大版本,且带来了约 25% 的性能提升。 但近日 Python 核心开发者 Pablo 在邮件中宣布,由于一些重要的性能 Bug 和崩溃问题,预计在 10 月底发布的  Python 3.11 稳定版本可能要推迟到 12 月。 如果这些阻止发布的程序在本周末之前已修复,那么 Python 3.11.0 Beta 4 将在下周一发布,这或许能加速 Python 11 的发布。 但现在看来,如果 Fedora 37 不打算跟着 Python 跳票,那它只能选择回退到 Python 3.10 。 相关链接: https://mail.python.org/archives/list/python-dev@python.org/thread/3JWVCSBPBFWY5ZWSJ7RYB6FS5NIMCEOY

    9120

    7个提升Python程序性能的好习惯

    个人博客地址:zhihu.com/people/zhong-yun-75-63 掌握一些技巧,可尽量提高Python程序性能,也可以避免不必要的资源浪费。 1、使用局部变量 尽量使用局部变量代替全局变量:便于维护,提高性能并节省内存。 使用局部变量替换模块名字空间中的变量,例如 ls = os.linesep。 一方面可以提高程序性能,局部变量查找速度更快;另一方面可用简短标识符替代冗长的模块变量,提高可读性。 Python中也没有select-case语句。 #if查找 if a == 1: b = 10 elif a == 2: b = 20 ... 7、模块编程习惯 模块中的最高级别Python语句(没有缩进的代码)会在模块导入(import)时执行(不论其是否真的必要执行)。

    26160

    原创 | 迭代器设计模式,帮你大幅提升Python性能

    迭代器是Python语言当中一个非常重要的内容,借助迭代器我们可以很方便地实现很多复杂的功能。在深度学习当中,数据的获取往往也是通过迭代器实现的。因此这部分的内容非常重要,推荐大家一定要掌握。 但是其他语言这么干没错,不代表Python这么干也没错。因为我们没有把Python的能力发挥到最大。 这里有两个问题,第一个问题是延迟,因为前面说了,n是一个很大的数。

    13110

    JavaScript性能提升学习

    JavaScript性能提升学习 1 提升js加载与执行性能 多数浏览器使用单一进程处理UI和js脚本执行,部分浏览器允许并行下载js文件,但仍会阻塞其他资源下载,比如图片,页面仍必须等到所有js 代码下载执行完才能继续,内嵌脚本不要跟在后,将会导致页面阻塞等待样式表的下载 减少<script>标签的数量,包括内嵌和外链脚本,最小化执行延迟会明显改善页面性能, 方式一:合并 方式二: <script (script); } loadScript("the-rest.js", function(){ Application.init(); }); 3.5 LazyLoad类库实现懒加载 2 提升 js数据存取性能 2.1 管理作用域 尽量使用字面量和局部变量,减少数组项和对象成员的使用 管理作用域链,将全局变量的引用存储在局部变量中,用局部变量代替全局变量,将全局变量的访问次数从多次改为1次,数量越大 判断事件源;2、取消文档树中的冒泡(可选);3、阻止默认操作(可选) 4 算法和控制流程 4.1 循环 四种循环:for、while、do-while、for-in,for-in明显较慢 倒序遍历数组能够提升性能

    27720

    WPF 通过 ReadyToRun 提升性能

    通过 ReadyToRun 可以在程序集同时包含 IL 和本机代码,可以有效提升软件的启动速度 在 .NET Core 3.0 Preview 6 发布了 ReadyToRun 的功能,通过这个功能可以提升软件的启动性能 秒的启动时间使用 ReadyToRun 减少为 1.3 秒的时间,同时因为在启动过程不需要 JIT 进行中间编译,可以节省此部分的内存,将内存从 69.1 MB 降低为 55.7 MB 大小 当然在运行性能上的提升同时也会让应用程序大小变大因为当前的应用程序会同时包含 IL 和本机代码,在相同的测试项目上,应用程序的大小从原来的 150MB 变为 156MB 这个大小对于桌面端应用程序几乎是可以被忽略 我认为使用 ReadyToRun 是对桌面端应用程序的极大的提升 ,这个功能其实已经很古老了,但是一直都没有发布,下面让我告诉大家如何在项目上应用这个白科技提高软件性能 请确定本地的 dotnet sdk 版本大于 .NET Core 3.0 Preview 6 使用以下命令可以知道自己的 文件,这就是本机代码的符号文件 关于项目文件的配置请看我的项目 下载之后可以使用本文方法进行编译 进行更多的优化,请参阅 dotnet 使用 Crossgen2 对 DLL 进行 ReadyToRun 提升启动性能

    5810

    性能提升神器】Covering Indexes

    它又是如何来提升性能的呢?接下来我会用最通俗易懂的语言来进行介绍,毕竟不是每个程序猿都要像DBA那样深刻理解数据库,知道如何用以及如何用好神器才是最关键的。 第一反应可能就是说给“column3”加索引(普通索引或唯一索引)啊,没错,这样确实能在很大程度上提升这条sql的性能

    19210

    如何提升 API 的性能

    深思熟虑的设计还必须考虑到 API 的性能,如果 API 不能响应越来越多的请求,不能满足不断变化的业务需求,不能按预期运行,良好的设计就毫无意义。 那什么是 API 的性能? 与任何性能一样,API 性能在很大程度上取决于 API 如何响应它收到的不同类型的请求。 比如:我们有一个客户端应用程序,显示客户的当前订单。应用程序从 API 获取订单详细信息。 这里有一些性能提升的最佳实践: 1、缩小和限制有效负载大小 传输数据量大的时候,必然会导致 API 性能下降,而最直接的办法就是降低 API 传输的负载(payload),我们可以使用 GZip 压缩来缩小有效载荷的大小 2、启用缓存 缓存是提高 API 性能的最简单方法之一。如果我们的请求相同的 API,那么该响应的缓存版本有助于避免额外的服务调用或数据库查询。 3、提供足够的网络带宽 即使是设计最强大的 API,缓慢的网络也会降低性能。不可靠的网络可能会导致停机,解决这个也相对简单,多花钱投资于适当的网络基础设施,这样我们才能保持理想的性能水平。

    8810

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券