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  • 主要介绍了如何使用4行Python代码监测每一行程序的运行时间和空间消耗,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
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    如何运行Python代码

    Python 是一种灵活的编程语言,具体取决于您的特定任务,有多种运行python代码的方法。 Python 与其他编程语言的不同之处在于,它是解释型的,而不是编译型的。 这意味着它是一行一行执行的,这使得编程可以采用 Fortran,C或Java之类的编译语言无法直接实现的交互方式。 本节将描述运行Python代码的四种主要方式:Python解释器,IPython解释器,通过包含 python 代码的脚本文件或在Jupyter笔记本中.

     

    Python 解释器


    执行 Python 代码的最基本方法是在 Python 解释器中逐行执行。 可以通过安装 Python 语言(请参阅上一节)并在命令提示符下键入 python(在Mac OS X和Unix / Linux系统上查找Terminal或Windows中的Command Prompt 应用程序)来启动Python解释器:

    $ python
    Python 3.7.6 (default, Jan  8 2020, 19:59:22) 
    [GCC 7.3.0] :: Anaconda, Inc. on linux
    Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
    >>> 
    

    启动解释器后,您可以开始键入和执行代码段。 在这里,我们将解释器用作一个简单的计算器,执行计算并将值赋值给变量:

    >>> 1 + 1
    2
    >>> x = 5
    >>> x * 3
    15

    在 Python 解释器中,您可以很方便地尝试 Python 小片段代码,并试验简短的操作序列。

    IPython 解释器

    如果您熟悉基本的 Python 解释器,您会发现它缺乏成熟的交互式开发环境的许多功能。 Anaconda发行版包含了一个称为 IPython(Interactive Python) 的替代解释器,该解释器包括对基本Python 解释器的大量便捷增强功能。 可以通过在命令提示符下键入ipython来启动它:

    ~$ ipython
    Python 3.7.6 (default, Jan  8 2020, 19:59:22) 
    Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more information
    IPython 7.12.0 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help.
    

    Python 解释器和增强的 IPython 解释器之间的主要美学差异在于命令提示符:默认情况下,Python使用>>>,而IPython使用带编号的命令(例如,在[1]中:)。 无论如何,我们可以像以前一样逐行执行代码:

    ipython
    In [1]: 1 + 1
    Out[1]: 2
    
    In [2]: x = 5
    
    In [3]: x * 3
    Out[3]: 15

    注意,正如对输入进行编号一样,每个命令的输出也进行了编号。 IPython提供了许多有用的特性; 阅读更多相关内容,请参阅进一步学习资源

    Python 脚本

    在某些情况下,逐行运行Python代码段很有用,但是对于更复杂的程序,将代码保存到文件中并一次执行就更方便了。 按照惯例,Python脚本文件以.py为扩展名。 例如,让我们创建一个名为 test.py 的脚本,其中包含以下内容:

    # file: test.py
    print("Running test.py")
    x = 5
    print("Result is", 3 * x)

    要运行此文件,我们确保它在当前目录中,然后在命令提示符下键入python filename:

    $ python test.py
    Running test.py
    Result is 15

    对于更复杂的程序,必须创建像这样的脚本。

    Jupyter notebook

    Jupyter notebook 是交互式终端和自包含脚本的有用组合,它是一种文档格式,允许将可执行代码,格式化的文本,图表甚至交互式特性组合到一个文档中。 尽管 notebook 最初是仅支持 Python 的格式,但此后已与多种编程语言兼容,现在已成为Jupyter项目的重要组成部分。 notebook 既可用作开发环境,也可用作通过的丰富的计算和基于数据表述(将代码,图形,数据和文本混合在一起)来共享工作的方式。

     

    本文来自翻译如下文章,仅用于学习

    原文:https://jakevdp.github.io/WhirlwindTourOfPython/01-how-to-run-python-code.html

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  • 如何运行python代码

    2020-02-29 20:48:35
    在终端输入一行代码,返回一行值。 二:文件式的 保存以.py为结尾的sublime文件,在sublime文件下写程序,统一在终端下运行。 如保存文件 holly_02_29.py 在文件中写入要执行的代码 在终端下 cd进入到文件所在的...

    一:交互式的
    在终端输入一行代码,返回一行值。

    二:文件式的
    保存以.py为结尾的sublime文件,在sublime文件下写程序,统一在终端下运行。
    如保存文件 holly_02_29.py 在文件中写入要执行的代码
    在终端下 cd进入到文件所在的文件夹——>python3 holly_02_29.py
    按enter键即可执行

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  • 原标题:一行代码让你的python运行速度提高100倍!Python真强!Python用的好,猪也能飞起来。今天,带大家学习如何Python飞起来的方法,干货满满哦!python一直被病垢运行速度太慢,但是实际上python的执行效率并...

    原标题:一行代码让你的python运行速度提高100倍!Python真强!

    Python用的好,猪也能飞起来。

    今天,带大家学习如何让Python飞起来的方法,干货满满哦!

    python一直被病垢运行速度太慢,但是实际上python的执行效率并不慢,慢的是python用的解释器Cpython运行效率太差。

    “一行代码让python的运行速度提高100倍”这绝不是哗众取宠的论调。

    我们来看一下这个最简单的例子,从1一直累加到1亿。

    最原始的代码:

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    import time

    def foo(x,y):

    tt = time.time()

    s = 0

    for i in range(x,y):

    s += i

    print("Time used: {} sec".format(time.time()-tt))

    return s

    print(foo(1,100000000))

    结果:

    Time used: 6.779874801635742 sec

    4999999950000000

    我们来加一行代码,再看看结果:

    from numba import jit

    import time

    @jit

    def foo(x,y):

    tt = time.time()

    s = 0

    for i in range(x,y):

    s += i

    print("Time used: {} sec".format(time.time()-tt))

    return s

    print(foo(1,100000000))

    结果:

    Time used: 0.04680037498474121 sec

    4999999950000000

    是不是快了100多倍呢?

    那么下面就分享一下“为啥numba库的jit模块那么牛掰?”

    NumPy的创始人Travis Oliphant在离开Enthought之后,创建了CONTINUUM,致力于将Python大数据处理方面的应用。最近推出的Numba项目能够将处理NumPy数组的Python函数JIT编译为机器码执行,从而上百倍的提高程序的运算速度。

    Numba项目的主页上有Linux下的详细安装步骤。编译LLVM需要花一些时间。

    Windows用户可以从Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages下载安装LLVMPy、meta和numba等几个扩展库。

    下面我们看一个例子:

    import numba as nb

    from numba import jit

    @jit("f8(f8[:])")

    def sum1d(array):

    s = 0.0

    n = array.shape[0]

    for i in range(n):

    s += array[i]

    return s

    import numpy as np

    array = np.random.random(10000)

    %timeit sum1d(array)

    %timeit np.sum(array)

    %timeit sum(array)

    10000 loops, best of 3: 38.9 us per loop

    10000 loops, best of 3: 32.3 us per loop

    100 loops, best of 3: 12.4 ms per loop

    numba中提供了一些修饰器,它们可以将其修饰的函数JIT编译成机器码函数,并返回一个可在Python中调用机器码的包装对象。为了能将Python函数编译成能高速执行的机器码,我们需要告诉JIT编译器函数的各个参数和返回值的类型。我们可以通过多种方式指定类型信息,在上面的例子中,类型信息由一个字符串’f8(f8[:])’指定。其中’f8’表示8个字节双精度浮点数,括号前面的’f8’表示返回值类型,括号里的表示参数类型,’[:]’表示一维数组。因此整个类型字符串表示sum1d()是一个参数为双精度浮点数的一维数组,返回值是一个双精度浮点数。

    需要注意的是,JIT所产生的函数只能对指定的类型的参数进行运算:

    print sum1d(np.ones(10, dtype=np.int32))

    print sum1d(np.ones(10, dtype=np.float32))

    print sum1d(np.ones(10, dtype=np.float64))

    1.2095376009e-312

    1.46201599944e+185

    10.0

    如果希望JIT能针对所有类型的参数进行运算,可以使用autojit:

    from numba import autojit

    @autojit

    def sum1d2(array):

    s = 0.0

    n = array.shape[0]

    for i in range(n):

    s += array[i]

    return s

    %timeit sum1d2(array)

    print sum1d2(np.ones(10, dtype=np.int32))

    print sum1d2(np.ones(10, dtype=np.float32))

    print sum1d2(np.ones(10, dtype=np.float64))

    10000 loops, best of 3: 143 us per loop

    10.0

    10.0

    10.0

    autoit虽然可以根据参数类型动态地产生机器码函数,但是由于它需要每次检查参数类型,因此计算速度也有所降低。numba的用法很简单,基本上就是用jit和autojit这两个修饰器,和一些类型对象。下面的程序列出numba所支持的所有类型:

    print [obj for obj in nb.__dict__.values() if isinstance(obj, nb.minivect.minitypes.Type)]

    [size_t, Py_uintptr_t, uint16, complex128, float, complex256, void, int , long double,

    unsigned PY_LONG_LONG, uint32, complex256, complex64, object_, npy_intp, const char *,

    double, unsigned short, float, object_, float, uint64, uint32, uint8, complex128, uint16,

    int, int , uint8, complex64, int8, uint64, double, long double, int32, double, long double,

    char, long, unsigned char, PY_LONG_LONG, int64, int16, unsigned long, int8, int16, int32,

    unsigned int, short, int64, Py_ssize_t]

    工作原理

    numba的通过meta模块解析Python函数的ast语法树,对各个变量添加相应的类型信息。然后调用llvmpy生成机器码,最后再生成机器码的Python调用接口。

    meta模块

    通过研究numba的工作原理,我们可以找到许多有用的工具。例如meta模块可在程序源码、ast语法树以及Python二进制码之间进行相互转换。下面看一个例子:

    def add2(a, b):

    return a + b

    decompile_func能将函数的代码对象反编译成ast语法树,而str_ast能直观地显示ast语法树,使用这两个工具学习Python的ast语法树是很有帮助的。

    from meta.decompiler import decompile_func

    from meta.asttools import str_ast

    print str_ast(decompile_func(add2))

    FunctionDef(args=arguments(args=[Name(ctx=Param(),

    id="a"),

    Name(ctx=Param(),

    id="b")],

    defaults=[],

    kwarg=None,

    vararg=None),

    body=[Return(value=BinOp(left=Name(ctx=Load(),

    id="a"),

    op=Add(),

    right=Name(ctx=Load(),

    id="b")))],

    decorator_list=[],

    name="add2")

    而python_source可以将ast语法树转换为Python源代码:

    from meta.asttools import python_source

    python_source(decompile_func(add2))

    def add2(a, b):

    return (a + b)

    decompile_pyc将上述二者结合起来,它能将Python编译之后的pyc或者pyo文件反编译成源代码。下面我们先写一个tmp.py文件,然后通过py_compile将其编译成tmp.pyc。

    with open("tmp.py", "w") as f:

    f.write("""

    def square_sum(n):

    s = 0

    for i in range(n):

    s += i**2

    return s

    """)

    import py_compile

    py_compile.compile("tmp.py")

    下面调用decompile_pyc将tmp.pyc显示为源代码:

    with open("tmp.pyc", "rb") as f:

    decompile_pyc(f)

    def square_sum(n):

    s = 0

    for i in range(n):

    s += (i ** 2)

    return s

    llvmpy模块

    LLVM是一个动态编译器,llvmpy则可以通过Python调用LLVM动态地创建机器码。直接通过llvmpy创建机器码是比较繁琐的,例如下面的程序创建一个计算两个整数之和的函数,并调用它计算结果。

    from llvm.core import Module, Type, Builder

    from llvm.ee import ExecutionEngine, GenericValue

    # Create a new module with a function implementing this:

    #

    # int add(int a, int b) {

    # return a + b;

    # }

    #

    my_module = Module.new("my_module")

    ty_int = Type.int()

    ty_func = Type.function(ty_int, [ty_int, ty_int])

    f_add = my_module.add_function(ty_func, "add")

    f_add.args[0].name = "a"

    f_add.args[1].name = "b"

    bb = f_add.append_basic_block("entry")

    # IRBuilder for our basic block

    builder = Builder.new(bb)

    tmp = builder.add(f_add.args[0], f_add.args[1], "tmp")

    builder.ret(tmp)

    # Create an execution engine object. This will create a JIT compiler

    # on platforms that support it, or an interpreter otherwise

    ee = ExecutionEngine.new(my_module)

    # Each argument needs to be passed as a GenericValue object, which is a kind

    # of variant

    arg1 = GenericValue.int(ty_int, 100)

    arg2 = GenericValue.int(ty_int, 42)

    # Now let"s compile and run!

    retval = ee.run_function(f_add, [arg1, arg2])

    # The return value is also GenericValue. Let"s print it.

    print "returned", retval.as_int()

    returned 142

    f_add就是一个动态生成的机器码函数,我们可以把它想象成C语言编译之后的函数。在上面的程序中,我们通过ee.run_function调用此函数,而实际上我们还可以获得它的地址,然后通过Python的ctypes模块调用它。

    首先通过ee.get_pointer_to_function获得f_add函数的地址:

    addr = ee.get_pointer_to_function(f_add)

    addr

    2975997968L

    然后通过ctypes.PYFUNCTYPE创建一个函数类型:

    import ctypes

    f_type = ctypes.PYFUNCTYPE(ctypes.c_int, ctypes.c_int, ctypes.c_int)

    最后通过f_type将函数的地址转换为可调用的Python函数,并调用它:

    f = f_type(addr)

    f(100, 42)

    142

    numba所完成的工作就是:

    解析Python函数的ast语法树并加以改造,添加类型信息;

    将带类型信息的ast语法树通过llvmpy动态地转换为机器码函数,然后再通过和ctypes类似的技术为机器码函数创建包装函数供Python调用。

    责任编辑:

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  • 一行Python代码降低运行内存问题小测试:这样一个对象会占用多少内存?这个类到底占多少内存?它总共占用多少内存呢?是否有可能减少内存消耗没有__slots__时如何节省更多的内存?结论 内存不足是项目开发过程中经常...


    内存不足是项目开发过程中经常碰到的问题,我和我的团队在之前的一个项目中也遇到了这个问题,我们的项目需要存储和处理一个相当大的动态列表,测试人员经常向我抱怨内存不足。但是最终,我们通过添加一行简单的代码解决了这个问题。

    结果如图所示:
    结果如图所示:
    我将在下面解释它的工作原理。

    举一个简单的“learning”示例 - 创建一个DataItem类,在其中定义一些个人信息属性,例如姓名,年龄和地址。

    class DataItem(object):
       def __init__(self, name, age, address):
           self.name = name
           self.age = age
           self.address = address
    

    小测试:这样一个对象会占用多少内存?

    首先让我们尝试下面这种测试方案:

    d1 = DataItem("Alex", 42, "-")
    print ("sys.getsizeof(d1):", sys.getsizeof(d1))
    

    答案是56字节。看起来比较小,结果令人满意。

    但是,让我们检查另一个数据多一些的对象:

    d2 = DataItem("Boris", 24, "In the middle of nowhere")
    print ("sys.getsizeof(d2):", sys.getsizeof(d2))
    

    答案仍然是56。这让我们明白这个结果并不完全正确。

    我们的直觉是对的,这个问题不是那么简单。Python是一种非常灵活的语言,具有动态类型,它在工作时存储了许多额外的数据。这些额外的数据本身就占了很多内存。

    例如,sys.getsizeof(“ ”)返回33,没错,每个空行就多达33字节!并且sys.getsizeof(1)将为此数字返回24-24个字节(我建议C程序员们现在点击结束阅读,以免对Python的美丽失去信心)。

    对于更复杂的元素,例如字典,sys.getsizeof(dict())返回272个字节,这还只是一个空字典。举例到此为止,但事实已经很清楚了,何况RAM的制造商也需要出售他们的芯片。

    现在,让我们回到回到我们的DataItem类和“小测试”问题。

    这个类到底占多少内存?

    首先,我们将以较低级别输出该类的全部内容:

    def dump(obj):
        for attr in dir(obj):
            print("  obj.%s = %r" % (attr, getattr(obj, attr)))
    

    这个函数将显示隐藏在“隐身衣”下的内容,以便所有Python函数(类型,继承和其他包)都可以运行。
    结果令人印象深刻:
    在这里插入图片描述

    它总共占用多少内存呢?

    在GitHub上,有一个函数可以计算实际大小,通过递归调用所有对象的getsizeof实现。

    def get_size(obj, seen=None):
       # From https://goshippo.com/blog/measure-real-size-any-python-object/
       # Recursively finds size of objects
       size = sys.getsizeof(obj)
       if seen is None:
           seen = set()
       obj_id = id(obj)
       if obj_id in seen:
           return 0
    
    # Important mark as seen *before* entering recursion to gracefully handle
       # self-referential objects
       seen.add(obj_id)
       if isinstance(obj, dict):
         size += sum([get_size(v, seen) for v in obj.values()])
         size += sum([get_size(k, seen) for k in obj.keys()])
       elif hasattr(obj, '__dict__'):
         size += get_size(obj.__dict__, seen)
       elif hasattr(obj, '__iter__') and not isinstance(obj, (str, bytes, bytearray)):
         size += sum([get_size(i, seen) for i in obj])
       return size
    
    #让我们试一下:
    
    d1 = DataItem("Alex", 42, "-")
    print ("get_size(d1):", get_size(d1))
    
    d2 = DataItem("Boris", 24, "In the middle of nowhere")
    print ("get_size(d2):", get_size(d2))
    

    我们分别得到460和484字节,这似乎更接近事实。

    使用这个函数,我们可以进行一系列实验。例如,我想知道如果DataItem放在列表中,数据将占用多少空间。

    get_size([d1])函数返回532个字节,显然,这些是“原本的”460+一些额外开销。但是get_size([d1,d2])返回863个字节—小于460+484。get_size([d1,d2,d1])的结果更加有趣,它产生了871个字节,只是稍微多了一点,这说明Python很聪明,不会再为同一个对象分配内存。

    现在我们来看问题的第二部分。

    是否有可能减少内存消耗

    答案是肯定的。Python是一个解释器,我们可以随时扩展我们的类,例如,添加一个新字段:

    d1 = DataItem("Alex", 42, "-")
    print ("get_size(d1):", get_size(d1))
    
    d1.weight = 66
    print ("get_size(d1):", get_size(d1))
    

    这是一个很棒的特点,但是如果我们不需要这个功能,我们可以强制解释器使用__slots__指令来指定类属性列表:

    class DataItem(object):
       __slots__ = ['name', 'age', 'address']
       def __init__(self, name, age, address):
           self.name = name
           self.age = age
           self.address = address
    

    更多信息可以参考文档中的“__dict____weakref__的部分。使用__dict__所节省的空间可能会很大”。

    我们尝试后发现:get_size(d1)返回的是64字节,对比460直接,减少约7倍。作为奖励,对象的创建速度提高了约20%(请参阅文章的第一个屏幕截图)。

    真正使用如此大的内存增益不会导致其他开销成本。只需添加元素即可创建100,000个数组,并查看内存消耗:

    data = []
    for p in range(100000):
       data.append(DataItem("Alex", 42, "middle of nowhere"))
    
    snapshot = tracemalloc.take_snapshot()
    top_stats = snapshot.statistics('lineno')
    total = sum(stat.size for stat in top_stats)
    print("Total allocated size: %.1f MB" % (total / (1024*1024)))
    

    在没有__slots__的情况结果为16.8MB,而使用__slots__时为6.9MB。当然不是7倍,但考虑到代码变化很小,它的表现依然出色。

    现在讨论一下这种方式的缺点。激活__slots__会禁止创建其他所有元素,包括__dict__,这意味着,例如,下面这种将结构转换为json的代码将不起作用:

    def toJSON(self):
        return json.dumps(self.__dict__)
    

    但这也很容易搞定,可以通过编程方式生成你的dict,遍历循环中的所有元素:

    def toJSON(self):
           data = dict()
           for var in self.__slots__:
               data[var] = getattr(self, var)
           return json.dumps(data)
    

    向类中动态添加新变量也是不可能的,但在我们的项目里,这不是必需的。

    下面是最后一个小测试。来看看整个程序需要多少内存。在程序末尾添加一个无限循环,使其持续运行,并查看Windows任务管理器中的内存消耗。

    没有__slots__时

    在这里插入图片描述
    69Mb变成27Mb…好吧,毕竟我们节省了内存。对于只添加一行代码的结果来说已经很好了。

    注意:tracemalloc调试库使用了大量额外的内存。显然,它为每个创建的对象添加了额外的元素。如果你将其关闭,总内存消耗将会少得多,截图显示了2个选项:
    在这里插入图片描述

    如何节省更多的内存?

    可以使用numpy库,它允许你以C风格创建结构,但在这个的项目中,它需要更深入地改进代码,所以对我来说第一种方法就足够了。

    奇怪的是,__slots__的使用从未在Habré上详细分析过,我希望这篇文章能够填补这一空白。

    结论

    这篇文章看起来似乎是反Python的广告,但它根本不是。Python是非常可靠的(为了“删除”Python中的程序,你必须非常努力),这是一种易于阅读和方便编写的语言。在许多情况下,这些优点远胜过缺点,但如果你需要性能和效率的最大化,你可以使用numpy库像C++一样编写代码,它可以非常快速有效地处理数据。

    最后,祝你编程愉快!

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  • 大数据文摘出品来源:wandb...通过wandb,只需要加一行Python代码就可以可视化Keras网络性能指标和结构。(注:Keras使得构建神经网络变得简单明了,这一点深得人心)这样好用的包如何下载呢?只需运行“pip instal...
  • Python GUI 教程 25行代码个小闹钟

    千次阅读 2015-03-13 13:32:34
    今天我们讲一下用Python写的GUI小程序。个小闹钟(只是屏幕提示,没有声音哦) 让我们先介绍这个闹钟如何奇葩。 需要通过命令行启动。 没有标题栏。 没菜单。 甚至没有关闭按钮。 没有运行界面。 看到这里...
  • Pylint 是一个 Python工具,除了平常代码分析工具的作用之外,它提供了更多的功能:如检查一行代码的长度,变量名是否符合命名标准,一个声明过的接口是否被真正实现等等。 Pylint 的一个很大的好处是它的高可配置性...
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