花下猫语：最近，读者微信群里又频繁聊到了 Python 的性能问题，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的性能问题...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。
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
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）。
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
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
Plot性能提升 QCustomPlot采用了大量的技术比如自适应采样和文本对象缓存为了减少replot的时间。然而一些特性比如半透明的填充,反锯齿和粗线条都可能导致低效率。...这有一些提示关于如何跳高Replot的性能。 大部分时间耗费在绘图函数上尤其是绘制高密度的图形和其他图。...为了最大性能思考下面几点: 使用Qt4.8.0及以上的版本,性能将会有双倍或者三倍的提升跟Qt4.7.4相比。...因此它是性能和质量的权衡当转到Qt4.8.0时。QCustomPlot内部尝试解决这种严重的故障。...如果OpenGL是可用的,这将略有减少抗锯齿的质量但是却增强了性能尤其是半透明的填充,抗锯齿和大量的QCustomPlot绘制表面。
Guido 在微软开启了一个叫 “Faster-Cpython” 的项目，其目标是在 4 年的时间里让 Cpython 解释器的性能提升 5 倍。...按计划应该是每年把性能提升到之前的 150%，这样经过 4 年刚好提升 5 倍。就 3.11.0 这个版本来说，相比预期还是要差上一些。...其最好的情况下提升 160% ，最坏的情况下提升 110%，综合来看提升 122% 。...---- Python-3.11.0 优化细节 关于 Python-3.11.0 版本的优化了哪些地方，这里我就不提了；原因是之前 beta 版本的时候我就测试整理过，文章的链接如下： Python...之父亲自优化解释器性能 ----
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
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。
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）。
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
随着计算机硬件的发展，多线程编程成为提高程序性能和处理并发任务的重要手段之一。Python通过threading模块提供了多线程支持，使得程序员能够更好地利用多核处理器和处理并发任务。...使用threading模块创建线程Python的threading模块简化了多线程编程。...Python提供了一些线程安全的数据结构，如queue、Lock等，用于解决多线程并发访问共享资源的问题。...通过Python的threading模块以及线程安全的数据结构，你可以更好地利用多核处理器，使程序更高效地执行并发任务。...在实际应用中，根据任务类型选择合适的并发模型，如多线程、多进程或异步编程，是提高应用性能的关键。
Qt quick性能优化 使用时间驱动 避免定时轮询； 使用信号槽形式； 使用多线程 C++; QML WorkerScript元件； 使用Qt Quick Compiler 只需要再...设置图片尺寸； 锚定布局 在元素布局时，使用anchors锚布局比属性绑定效果更高； 坐标>锚定> 绑定> JavaScript函数； 渲染注意事项 1、避免使用Clip属性（默认禁用），剪切损失性能...； 2、被覆盖不可见的元素要设置visible为false,通知引擎不绘制； 3、透明与不透明： 不透明效率更高，全透明时请设置不可见； 使用Animation而不是Timer Qt优化了动画的实现，性能高于我们通过定时器触发属性的改变...； 传统方式使用Timer传统方式； Timer触发动画性能低下，更耗电； 元素生命周期设计 Loader—–动态加载和卸载一个组件； 使用active属性，可以延迟实例化； 使用setSource
问题的边界 在 vortex 公司，我们广泛使用 Python。Python 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%。”
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 梯度提升树
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。
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。...高性能工具迭代标准库itertools array array 模块是python中实现的一种高效的数组存储类型。...也就是说参数只能是不可变对象 解释器层面： 减少python执行过程 python 代码的执行过程为： 编译器将源码编译成中间状态的字节码 解释器执行字节码，将字节码转成机器码在cpu上运行 python...Just-In-Time（JIT）技术为解释语言提供了一种优化，它能克服上述效率问题，极大提升代码执行速度，同时保留Python语言的易用性。
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
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。
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