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。
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。
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。
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。
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：
一大早，前同事在微信上给出了个题： 一只青蛙上台阶，一次只能上一个或两个台阶，如果总共有3个台阶，那么有三种上法：
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
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)
上一篇文章写到可以通过 aardio 结合 Python 开发桌面应用，有些小伙伴后台给我留言，说 Aardio 资料太少，希望我能补充一些实用的功能
>>> 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。
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。
之前我在学 Python 的时候，第一次觉得它慢是执行一个递归函数，来求斐波那契数列，计算第 40 个数就需要 37 秒，同样的逻辑使用 java，则不到 1 秒就执行完毕。以下是在 IPython 环境下的运行耗时：
https://blog.csdn.net/DD_PP_JJ/article/details/111829869
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。
你好！ 我作为一名编写Ruby profiler的先驱，我想对现有的Ruby和Python profiler如何工作进行一次调查。 这也有助于回答很多人的问题：“你怎么写一个profiler？” 在这篇文章中，我们只关注CPUprofiler（而不是内存/堆profiler）。 我将解释一些编写profiler的一般基本方法，给出一些代码示例，以及大量流行的Ruby和Pythonprofiler的例子，并告诉你它们是如何工作的。 在这篇文章中可能会有一些错误（为了研究这篇文章，我阅读了14个不同的分析库的代
之前在看gevent的时候不小心又看到了这个模块，gevent其实并不是python官方的标准库，有一些缺陷，所以这个时候Asyncio出现了。
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。
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。
经过前面的一系列铺垫，现在要迎来我们的终极成果了——在运行我们自定义的函数过程中，如果要停止、暂停和再恢复python解释器，应该如何操作呢？
你好！ 我作为一名编写Ruby profiler的先驱，我想对现有的Ruby和Python profiler如何工作进行一次调查。 这也有助于回答很多人的问题：“你怎么写一个profiler？”
前些时候，一个朋友突然问我：python做计算实在是太慢了，有什么办法可以加速python的运算吗？我说：简单啊，你直接调用外部c函数就行了，我印象中cython可以直接实现的。闻言，我那个朋友喜出望外，遂言：太好了，那你给我写个demo呗。。。
前言 Python 在 3.5 版本中引入了关于协程的语法糖 async 和 await, 在 python3.7 版本可以通过 asyncio.run() 运行一个协程。 所以建议大家学习协程的时候使用 python3.7+ 版本，本文示例代码在 python3.8 上运行的。 什么是协程？ 网上有个关于洗衣机的例子，写的挺好的，借用下 假设有1个洗衣房，里面有10台洗衣机，有一个洗衣工在负责这10台洗衣机。那么洗衣房就相当于1个进程，洗衣工就相当1个线程。如果有10个洗衣工，就相当于10个线程，1个进
最近因为工作需要，学习了一波CUDA。这里简单记录一下PyTorch自定义CUDA算子的方法，写了一个非常简单的example，再介绍一下正确的PyTorch中CUDA运行时间分析方法。
在 Python 开发中，我们经常会看到使用装饰器的场景，例如日志记录、权限校验、本地缓存等等。
最近有两位小伙伴跟我说，网上看到一篇文章说，在 python 中使用 pandas 连接两个表，别用 merge ，要使用 join，因为在大量数据的情况下 join 比 merge 要快4到5倍。
本系列是我在学习《基于Python的数据结构》时候的笔记。本小节主要介绍Python内置的代码执行时间测量模块timeit。
最近项目中由于在python3中使用tornado,之前也有用过，是在python2中，由于对于协程理解不是很透彻，只是套用官方文档中的写法，最近比较细致的看了下协程的用法，也将tornado在python3中异步的实践了一下。
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.
專 欄 ❈PytLab，Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化 算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。 blog：http://ipytlab.com github：https://github.com/PytLab ❈ 前言 本文中作者使用MPI的Python接口mpi4py来将自己的遗传算法框架GAFT进行多
当我们千辛万苦完成了前面的数据获取、数据清洗、模型训练、模型评估等等步骤之后，终于等到老大说“上线”啦。想到辛苦训练出来的模型要被调用还有点小激动呢，可是真当下手的时候就有点懵了：模型要怎么部署？部署在哪里？有什么限制或要求？
简单来说就是把一些具有相同方法的类再进行封装,抽象共同的方法以供调用.是工厂方法的进阶版本.
协程，又称微线程。英文名Coroutine。协程是Python语言中所特有的，在其他语言中没有。
目前为止代码的编写还不涉及性能的优化问题，可能是做的东西都不够复杂吧。而且有人会觉得，既然用了python，就何必去追求性能呢。其实我们身边有很多商业化的应用都是用python来实现的，包括youtube和亚马逊。
Python中的装饰器是一个用于修改类或者函数功能的可调用对象(callable)，函数或者实现了__call__方法的类都可以看作是可调用对象。Python中装饰器分为两大类：
用Python跑有大量数据的任务的时候，启用多进程加速效果明显。但因为我之前在使用Python的多进程库时总遇到卡住的问题，后来对这块避而远之，总是用别的方法来加速。最近发现OpenMMLab的一些库提供了多进程并行的函数功能，简单好用。比如一个简单的toy例子，OpenCV读图像，resize然后保存，在8个CPU核的 Mac 上，加速比能达到3.4倍(45ms vs 13ms)，也就是以前要跑3个多小时的任务，现在1个小时就能搞定，省了不少时间，更多实际例子也证明了这个函数的加速效果，还是挺实用的。这里写个教程，希望也能方便到别的有同样需要的人，当然同类型的库应该也有很多，这里只是取一瓢饮。
协程是轻量级线程，拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈。因此协程能保留上一次调用时的状态，即所有局部状态的一个特定组合，每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态。
python由于GIL（全局锁）的存在，不能发挥多核的优势，其性能一直饱受诟病。然而在IO密集型的网络编程里，异步处理比同步处理能提升成百上千倍的效率，弥补了python性能方面的短板.
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。
本来想坐下来写篇 2018 年的总结，仔细想想这一年发生的事情太多了，还是写篇技术文章吧。
1. 易混淆操作 本节对一些 Python 易混淆的操作进行对比。 1.1 有放回随机采样和无放回随机采样 import random random.choices(seq, k=1) # 长度为k的list，有放回采样 random.sample(seq, k) # 长度为k的list，无放回采样 1.2 lambda 函数的参数 func = lambda y: x + y # x的值在函数运行时被绑定 func = lambda y, x=x: x + y # x的
对别名的修改会影响原变量，（浅）复制中的元素是原列表中元素的别名，而深层复制是递归的进行复制，对深层复制的修改不影响原变量。
首先，我们需要知道什么是并发，这里的并发指的是“并行发送请求”，意思就是一次性发出多个请求，从而达到节省时间的效果！那么并发和不并发的区别在哪呢？简单来说就是这样子的：
平时常听说使用redis做缓存,但是redis换缓存存放的是结果数据,从Python 的 3.2 版本开始，引入了一个非常优雅的缓存机器
GIL（global interpreter lock），全局解释器锁，是很多编程语言实现中都具有的特性，由于它的存在，解释器无法实现真正的并发。它也是 Python 中经常讨论的话题之一。
标准运维V3是通过可视化的图形界面进行任务流程编排和执行的系统，是腾讯蓝鲸产品体系中一款轻量级的调度编排类SaaS产品。基于腾讯蓝鲸PaaS平台的API网关服务，对接企业内部各个系统 API的能力， 将在多系统间切换的工作模式整合到一个流程中，实现一键自动化调度。
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。”
首先我们实现两个排序算法，如果想统计耗时比较，需要在每个算法中添加耗时统计逻辑。如果有10个排序算法，每个算法中都需要重复这种逻辑操作。
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