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Python太慢?那是你没用对方法​!

Python编程中,除了注意循环对内存的影响外,我们还需要关注数据相关项目和面向对象编程中类的内存利用效率。...本文介绍了三种提高Python类内存效率的技术和方法。通过遵循这些建议,你可以优化类的内存使用,从而提升整体性能。...使用 __slots__ 使用 Python 的 __slots__ 可以显式地定义类可以拥有的属性。这通常可以避免创建动态字典来存储属性,从而优化类的内存使用。...使用 __slots__时,Python 直接为每个实例中的指定属性保留固定的空间,而不是使用默认的字典。...如果没有 __slots__,使用属性字典(python 的默认设置)的开销就会变得很大,导致内存使用量增加,性能也可能下降。

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python3.9多线程_python多线程没用

因此使用多线程来实现多任务并发执行比使用多进程的效率高 python语言内置了多线程功能支持,而不是单纯地作为底层操作系统的调度方式,从而简化了python的多线程编程。...但是在python中,无论有多少个核同时只能执行一个线程。究其原因,这就是由于GIL的存在导致的。 GIL的全程是全局解释器,来源是python设计之初的考虑,为了数据安全所做的决定。...而在pypy和jpython中是没有GIL的 python在使用多线程的时候,调用的是c语言的原生过程。...),所以python下的多线程对CPU密集型代码并不友好。...结论:I/O密集型任务,建议采取多线程,还可以采用多进程+协程的方式(例如:爬虫多采用多线程处理爬取的数据);对于计算密集型任务,python此时就不适用了。

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