前文(Python 搭配 C++ 让性能直接拉满)我们讲到，如果有部分热点函数其性能不行，我们可以把 Python 代码改写成 C/C++ 代码以此来提升性能。经验上来看这种做法可能提升一到两个数量级多数情况下能解决问题。
列表去重是Python中一种常见的处理方式，任何编程场景都可能会遇到需要列表去重的情况。
1、Python 怎么调整 C/C++ 2、在计算密集型的应用场景下两者的性能差异有多少。
GIL的全称是Global Interpreter Lock(全局解释器锁)，来源是python设计之初的考虑，为了数据安全所做的决定。
Hello各位小伙伴你们好，我们都知道Python是一个生产力很高的语言，小编本人也非常喜欢Python，经常使用Python帮助小编以最高的效率完成最多的事，但是Python的性能，是我们一直诟病的一个问题，尤其是一个大锁GIL，有时候想想简直像吃了苍蝇一样有点难受。
在做数据分析的时候，往往需要回溯历史数据。但有时候构建历史数据时需要变更参数重复跑数，公司的数仓调度系统往往只支持日期这一个参数，而且为临时数据生产调度脚本显得有点浪费。这个时候就可以结合python的字符串格式化和PySpark的Hive写入，就可以完成循环写入临时数据。
你还在为python代码运行速度慢而烦恼吗？本文将向你介绍一些python代码加速运行的技巧，相信这些技巧一定能够帮助你。
reduce函数原本在python2中也是个内置函数，不过在python3中被移到functools模块中。
print('计时结束，总共耗时{:.2f}秒'.format(end_time - start_time))
Python 是一种脚本语言，相比 C/C++ 这样的编译语言，在效率和性能方面存在一些不足。但是，有很多时候，Python 的效率并没有想象中的那么夸张。本文对一些 Python 代码加速运行的技巧进行整理。
awk是生信人必须要掌握的命令行工具。为什么？因为它太强大了。我们举一个例子来说明。
年轻时听广告上讲：“人生就像一场旅行，不必在乎目的地，在乎的是沿途的风景以及看风景的心情。”
上个星期在看代码的时候，一个意外让我了解到了jupyternotebook上的黑魔法。是这样子的：
截至到目前为止，其实我们已经接触了不少的python内置函数，而map函数也是其中之一，map函数是根据指定函数对指定序列做映射，在开发中使用map函数也是有效提高程序运行效率的办法之一.
现在，我们可以通过编写Go Worker的方式，将计算和保存的过程保存在本地的redis缓存中，然后使用Celery来调度这些任务。
总共用时 28 秒，如果开启两条线程来执行上面的操作（假设处理器为多核 CPU），如下所示：
本人的主力语言是 Python & JavaScript & C++；数据采集主要用 JavaScript 语言实现，后面的分析用 Python 实现。
我们知道，在涉及到大量 CPU 计算的时候，Python 的运行效率可能不如其他语言。在之前的一篇文章：一日一技：立竿见影地把你的 Python 代码提速7倍中，我们讲到了如何通过把 Python 代码编译成 C 语言代码来提高代码的运行速度。今天，我们不用 C 语言，而用 Go 语言。并且，我们这次不是做转换，而是直接用 Python 调用 Go 语言写的代码。
本文会介绍不少的 Python 代码加速运行的技巧。在深入代码优化细节之前，需要了解一些代码优化基本原则。
当前的最优解法耗时24ms，但是看了一下其代码，本质上和上述实现是完全一致的，因此这里就不再多做展开了。
文章背景： 工作中，经常需要拷贝数据，比如将仪器数据拷贝到指定路径。Python中的shutil模块可以用于文件和文件夹的复制。此外，也可以借助win32file模块来复制文件。
这一题要考虑最优的代码实现其实还是蛮烦的，不过由于限制了字符串长度不会超过100，因此耗时再怎么样也不会太过长，因此，我们就直接用最暴力的方法，直接不断地增长待检测字符串，直到其不出现在原始字符串序列当中，然后统计其累加次数即可。
本文会介绍不少的 Python 代码加速运行的技巧。在深入代码优化细节之前，需要了解一些代码优化基本原则。 第一个基本原则是不要过早优化。很多人一开始写代码就奔着性能优化的目标，“让正确的程序更快要比让快速的程序正确容易得多”。因此，优化的前提是代码能正常工作。过早地进行优化可能会忽视对总体性能指标的把握，在得到全局结果前不要主次颠倒。
celery: 使用场景： 主要用于做异步 1. 解决一些耗时的操作(在原进程继续执行的情况下，开一个新的进程运行比较耗时的程序，让celery去做耗时的事情，给用户一个快速地响应，跑完给一个信号就可以了，不需要让用户等太长时间) 2. 定时执行某些任务 (网站天气定时的更新)
绝大多数的程序员喜欢使用if判断，但是真的效率高吗？还是其它的，可能只会用if呢！我们今天就具体测一测，用事实说话，测试量100W： 本文采用的是【Python】语言进行测试，后续会有【C#】 switch效率测试代码： import random import timeit #模拟switch def switch(num): return { 0 : 1, 1 : 2, 2 : 3, 3 : 4, 4 : 5,
2020 年 11 月 Python 之父(Guido)加入微软，按他个人的说法是自己的退休生活太无聊了。站在现在的这个时间点，一年半的时间过去了。Guido 的工作中对开发者来说感知最强的应该数 Cpython 解释器的性能优化了。
未闻 Code 已经发布过很多篇关于异步爬虫与异步编程的文章，最近有读者希望我能深入介绍一下 asyncio 是如何通过单线程单进程实现并发效果的。以及异步代码是不是能在所有方面都代替同步代码。
这一篇涉及到如何在网页请求环节使用多进程任务处理功能，因为网页请求涉及到两个重要问题：一是多进程的并发操作会面临更大的反爬风险，所以面临更严峻的反爬风险，二是抓取网页数据需要获取返回值，而且这些返回值需要汇集成一个关系表（数据框）（区别于上一篇中的二进制文件下载，文件下载仅仅执行语句块命令即可，无需收集返回值）。 R语言使用RCurl+XML,Python使用urllib+lxml。 方案1——自建显式循环： 📷 📷 整个过程耗时11.03秒。 方案2——使用向量化函数： 📷 整个过程耗时9.07m。 方案
如果需要并发 http 请求怎么办呢？requests库是同步阻塞的，必须等到结果才会发第二个请求，这里需使用http请求异步库 aiohttp。
>>> 并发是指，程序在运行的过程中存在多于一个的执行上下文。这些执行上下文一般对应着不同的调用栈。
filter，顾名思义，就是一个过滤器。其作用是从列表（或其他序列类型）中筛选出满足条件的子列表，filter是python的内置函数，无须import即可直接使用。
在使用Python 命令或者 Python的命令行工具的时候，一个痛点是没有补全。比如python -m后面输入包名字，就没有提示，每次想运行一个http server的时候，都需要搜索一下http服务的包名。另外，像pip，pipx等命令也没有提示，使用不太方便。
数据抓取中的密集任务处理，往往会涉及到性能瓶颈，这时候如果能有多进程的工具来进行支持，那么往往效率会提升很多。 今天这一篇分享在R语言、Python中使用调用多进程功能进行二进制文件下载。 导入待下载的文件： library("dplyr") mydata<-read.csv("D:/Python/File/toutiaoreport.csv",stringsAsFactors = FALSE,check.names = FALSE) 抽取报告的url和报告名称： mydata1<-mydata[1:10
由于题目要求邻位必须不同，因此，事实上只有一种情况会导致必然存在邻位相同的情况，即存在单个数字的个数超过总数的一半以上，此时，无论怎样排列总会出现两个相邻的情况，否则的话，我们只需要不断地选择最多的一个数据然后进行插入就总能够成功构建目标序列。
这一题如果直接数学上解析求解的话应该会是挺难的一道题，不过在这里我的解法就比较暴力了，直接按照题意说的对范围内的每个数字进行各个位的求和然后对其进行计数就是了。
前面我们说到 Python 之父结束了自己的退休生活，出山着手解决 Python 解释器的性能问题。并于 2022-10-24 发布了 Python-3.11 版本，综合性能提升了 22%。
装饰器就是在不修改函数源代码的情况下，动态地增加、修改或包装函数的行为。这为我们的代码提供了更高的可重用性和可扩展性。这篇依然使用不是很难的装饰器和非常实用的小例子来帮助理解
后台进程是在后台运行的程序或任务，它们不会阻塞主程序的执行，并可以在后台处理一些耗时或周期性的任务。在本文中，我们将探讨如何在Python中启动后台进程，并介绍一些内置模块和第三方库来实现这一目标。
用轮询分配消息的方式只能在消息条数上保证公平，并没有兼顾每个消息的执行时间。这样就可能导致这样的情况：
题目一依然没啥好多说的，就是遍历长度为3的窗口，然后看一下其中各元素相异的三元序列的数目即可。
本文实例讲述了Python中统计代码片段、函数运行耗时的几种方法，分享给大家，仅供参考。
这一题的思路其实就是取出每一位上的数字，然后进行排序即可，唯一需要注意的是需要根据正负条件以及开头是否为0进行一下边界条件处理即可。
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