24式加速你的Python(小结)

对我当前工程进行全部测试需要花费不少时间.既然有 26 GB 空闲内存,为何不让其发挥余热呢? tmpfs 可以通过把文件系统保存在大内存中来加速测试的执行效率. 但优点也是缺点,tmpfs 只把结果保存在内存中,所以你必须自己编写脚本来把结果回写到磁盘上进行保留.而且这些脚本必须良好书写和执行,否则就要失去部分或全部的工作成果了. 一种常见的方法是直接在tmpfs文件夹中工作,然后把工作成果备份到磁盘上的一个文件夹中.当您的机器启动时你从那个备份文件夹恢复tmpfs文件夹.启动之后用cron同

今天我们会讲到一个[装饰器] 注记:链接"装饰器"指Python3教程中的装饰器教程.可以在这里快速了解什么是装饰器. @functools.lru_cache--进行函数执行结果备忘,显著提升递归函数执行时间. 示例:寻找宝藏.在一个嵌套元组tuple或列表list中寻找元素'Gold Coin' import time from functools import lru_cache def find_treasure(box): for item in box: if isinst

Pyrex 是一种专门设计用来编写 Python 扩展模块的语言.根据 Pyrex Web 站点的介绍,"它被设计用来在友好易用的高级 Python 世界和凌乱的低级 C 世界之间搭建一个桥梁."虽然几乎所有的 Python 代码都可以作为有效的 Pyrex 代码使用,但是您可以在 Pyrex 代码中添加可选的静态类型声明,从而使得这些声明过的对象以 C 语言的速度运行. 加速 Python 从某种意义上来说,Pyrex 只是不断发展的 Python 类语言系列的一个部分:Jython

引言 通常,在 Python 中写循环(特别是多重循环)非常的慢,在文章 //www.jb51.net/article/133807.htm中,我们的元胞自动机的状态更新函数 update_state 使用了两重循环,所以我们尝试用 Cython 重构该方法. 代码 我们在同文件夹下新建一个 update.pyx 文件,写入如下内容 import numpy as np cimport numpy as np cimport cython DTYPE = np.float ctypedef np

有时候需要比较大的计算量,这个时候Python的效率就很让人捉急了,此时可以考虑使用numba 进行加速,效果提升明显~ (numba 安装貌似很是繁琐,建议安装Anaconda,里面自带安装好各种常用科学计算库) from numba import jit @jit def t(count=1000): total = 0 for i in range(int(count)): total += i return total 测试效果: (关于__wrapped__ 见我的博文: 浅谈解除装饰

一,分析代码运行时间 第1式,测算代码运行时间 平凡方法 快捷方法(jupyter环境) 第2式,测算代码多次运行平均时间 平凡方法 快捷方法(jupyter环境) 第3式,按调用函数分析代码运行时间 平凡方法 快捷方法(jupyter环境) 第4式,按行分析代码运行时间 平凡方法 快捷方法(jupyter环境) 二,加速你的查找 第5式,用set而非list进行查找 低速方法 高速方法 第6式,用dict而非两个list进行匹配查找 低速方法 高速方法 三,加速你的循环 第7式,优先使用for

前言 推导式是从一个或者多个迭代器快速创建序列的一种方法.它可以将循环和条件判断结合,从而避免冗长的代码.推导式是典型的 Python 风格 Python语言有一种独特的推导式语法,相当于语法糖的存在,可以帮助你在某些场合写出较为精简酷炫的代码.但没有它,也不会有太多影响.Python语言有几种不同类型的推导式. 1. 列表推导式 列表推导式是一种快速生成列表的方式.其形式是用方括号括起来的一段语句,如下例子所示: lis = [x * x for x in range(1, 10)] prin

进程.线程和协程 进程的定义: 进程,是计算机中已运行程序的实体.程序本身只是指令.数据及其组织形式的描述,进程才是程序的真正运行实例. 线程的定义: 操作系统能够进行运算调度的最小单位.它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位. 进程和线程的关系: 一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以并发多个线程,每条线程并行执行不同的任务. CPU的最小调度单元是线程不是进程,所以单进程多线程也可以利用多核CPU. 协程的定义: 协程通过在线程中实现调度,避免了陷入内核级别的上下文切换

conda测试指南 在开始这个conda测试之前,你应该已经下载并安装好了Anaconda或者Miniconda 注意:在安装之后,你应该关闭并重新打开windows命令行. 一.Conda测试过程: 使用conda.首先我们将要确认你已经安装好了conda 配置环境.下一步我们将通过创建几个环境来展示conda的环境管理功能.使你更加轻松的了解关于环境的一切.我们将学习如何确认你在哪个环境中,以及如何做复制一个环境作为备份. 测试python.然后我们将检查哪一个版本的python可以被安装,

本文实例讲述了Python使用zip合并相邻列表项的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 1>使用zip()函数和iter()函数,来合并相邻的列表项 >>> x [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] >>> zip(*[iter(x)]*2) [(1, 2), (3, 4), (5, 6), (7, 8)] >>> zip(*[iter(x)]*3) [(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)] >

本文实例讲述了Python zip()函数用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 这里介绍python中zip()函数的使用: >>> help(zip) Help on built-in function zip in module __builtin__: zip(...) zip(seq1 [, seq2 [...]]) -> [(seq1[0], seq2[0] ...), (...)] Return a list of tuples, where each tuple c

前言 1.实验环境: Python 3.6: 2.示例代码地址:下载示例: 3.本文中元素是指列表.元组.字典等集合类数据类型中的下一级项目(可能是单个元素或嵌套列表). zip(*iterables)函数详解 zip()函数的定义 从参数中的多个迭代器取元素组合成一个新的迭代器: 返回: 返回一个zip对象,其内部元素为元组:可以转化为列表或元组: 传入参数:元组.列表.字典等迭代器. zip()函数的用法 当zip()函数中只有一个参数时 zip(iterable)从iterable中依次取