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  • 最近编写并运行了一个处理1500万个数据的程序,本来最初每秒可以处理150个左右的数据,预计大概15个小时的时间就可以处理完,晚上的时候就开始运行,本以为等到第二天中午就可以得到结果呢,,,可是,等我第二天的...

    最近编写并运行了一个处理1500万个数据的程序,本来最初每秒可以处理150个左右的数据,预计大概15个小时的时间就可以处理完,晚上的时候就开始运行,本以为等到第二天中午就可以得到结果呢,,,

    可是,等我第二天的时候一看,什么???还没处理完,当前的数据处理速度变成了一秒5个左右,然后还需要等待300个小时。

    然后就查了一下这个问题,原来同样也有很多人在处理大数据的时候遇到了这个问题,大多数的文章分析的原因都是说由于GC(垃圾回收)造成的性能下降。

    Python的垃圾回收机制的工作原理为每个对象维护一个引用计数,每次内存对象的创建与销毁都必须修改引用计数,从而在大量的对象创建时,需要大量的执行修改引用计数操作,对于程序执行过程中,额外的性能开销是令人可怕的。回收的触发时机有两种可能,一是用户主动调用gc.collect(),二是对象数量超过阈值。

    所以正是GC拖慢了程序的性能,所以我们可以考虑在处理的时候禁止垃圾回收。

    代码:

    import gc

    gc.disable();

    #程序处理部分

    gc.enable();

    通过这样的改进之后速度确度会有很大的提升。但是又有也会另外的一个问题,内存溢出,由于运行的过程中生成大量的对象,一次使用后就没有了引用,由于关闭了垃圾回收机制,一直存在内存中得不到清理,然后程序的内存使用量越来越大。解决的方法就是定期打开gc.enable()再关闭或者主动调用gc.collect(),这样就可以了。

    通过上述的改进后程序确实了很多,可是我的程序还是运行的越来越慢,我都怀疑人生了,然后分别测试了各个步骤所花费的时间才知道了原因,我使用了pandas创建一个DataFrame,然后每次迭代得到的结果都添加新的数据到DataFrame中,随着里边的数据越来越多,添加的速度也就越来越慢了,严重的拖累的运行速度。这里的解决方法有两个:

    1 分段保存结果,间隔一段时间就保存一次结果,最后再将多次的结果合并。

    2 换一个数据存储方法,我是直接使用了python的字典进行保存结果,它随着数据的增多添加的速度也会变慢,但是差别不是很大,在可接受的范围内,可以使用;或者再加上方法1,分段进行保存再合并也是可以的。

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  • python脚本运行越来越慢

    千次阅读 2019-11-26 14:58:54
    近日需要处理大批量图像数据,运行脚本后发现过一段时间脚本的速度下降非常厉害,到了一次一秒。于是开始查找原因。先展示我的脚本: import os,glob import numpy as np import cv2 import time import gc import ...

    近日需要处理大批量图像数据,运行脚本后发现过一段时间脚本的速度下降非常厉害,到了一次一秒。于是开始查找原因。先展示我的脚本:

    import os,glob
    import numpy as np
    import cv2
    import time
    import gc
    import sys
    import subprocess
    pae = 2
    path = "D:\\data\\DIV2K_clip_128\\raw\\"
    sim_path = "D:\\data\\DIV2K_clip_128\\gray\\"
    aim_path = "D:\\data\\DIV2K_clip_128\\dat\\" + str(pae) + "\\"
    img_data = os.listdir(path)
    
    for img in img_data: 
        if os.path.exists(os.path.join(aim_path,img[:-4]+".dat")):
            continue
        img_tmp = cv2.imread(sim_path+img[:-4]+".png",0)
        rows, cols = img_tmp.shape
        rets = os.system("calic8e.exe"+" "+str(path)+str(img)+" "+str(rows)+" "+str(cols)+" 8 "+str(pae)+" "+aim_path+str(img[:-4])+".dat")
        print(str(img)+"====>"+str(img[:-4])+".dat")
        # time.sleep(0.1)
    

    分析代码后发现主要运行代码就两个:1.opencv读图;2.os.system命令行运行。
    首先分析是否为opencv的问题。将os.system注释后执行脚本,在资源管理器中发现内存比较稳定。
    script with os
    上图是含有os时运行的内存监控。
    在这里插入图片描述
    上图为注释os后运行时的内存监控。
    经过简单分析后得知是os.system的原因。
    由于本人暂时没找到os.system关于延时强制关闭进程的相关介绍,所以改用subprocess。继续执行代码发行仍然有问题。打开资源监视器后发现系统有大量死进程来不及关闭。
    在这里插入图片描述
    上图灰色进程即是我脚本执行调用的exe。初步分析后得知是脚本运行太快,导致计算机来不及删除大量的exe。综上,解决方法为添加短暂的延时,以减轻CPU负载。
    在这里插入图片描述
    本人采用延时0.1秒,可以看到,内存整体比较稳定,且cpu能够有更多的时间删除产生的进程。

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  • Python现在越来越火,已经迅速扩张到了包括DevOps、数据科学、Web开发、信息安全等各个领域当中。 然而,相比起Python的扩张速度,Python代码的运行速度就显得有点逊色了。 在代码运行速度方面,Java、C、C++、C#和...

    Python现在越来越火,已经迅速扩张到了包括DevOps、数据科学、Web开发、信息安全等各个领域当中。

    然而,相比起Python的扩张速度,Python代码的运行速度就显得有点逊色了。

    在代码运行速度方面,Java、C、C++、C#和Python要如何进行比较呢?并没有一个放之四海而皆准的标准,因为具体结果很大程度上取决于运行的程序类型,而语言基准测试Computer Language Benchmarks Games可以作为衡量的一个方面。

    根据这些年语言基准测试的经验结果来看,Python比很多语言运行起来都要慢。无论是使用JIT编译器的C#、Java,还是使用AOT编译器的C、C++,又或者是JavaScript这些解释型语言,Python都比它们运行的慢。

    注意:对于文中的“Python”,一般指的是CPython这个官方的实现。当然我也会在本文中提到其它语言的Python实现。

    我要回答的是这个问题:对于一个类似的程序,Python要比其它语言慢2到10倍不等,这其中的原因是什么?又有没有什么改善的方法呢?

    现在主流的说法有这些:

    • 是全局解释其锁Global Interpreter Lock(GIL)的原因
    • 是因为Python是解释型语言而不是编译型语言
    • 是因为Python是一种动态类型的语言

    那么到底哪一个才是影响Python运行效率的原因呢?

    是全局解释器所的原因吗?

    现在很多计算机都配备了具有多个核的CPU,有时甚至还会有多个处理器。
    为了更充分的利用它们的处理能力,操作系统定义了一个称为线程的低级结构。
    某一个进程(例如Chrome浏览器)可以建立多个线程,在系统内执行不同的操作。
    在这种情况下,CPU密集型进程就可以跨核心分担负载了,这样的做法可以大大提高应用程序的运行效率。

    例如在写这篇文章时,我的Chrome浏览器打开了44个线程。
    需要提及的是,基于POSIX的操作系统(例如Mac OS、Linux)和Windows操作系统的线程结构、API都是不同的,因此操作系统还负责对各个线程的调度

    如果你还没有写过多线程执行的代码,你就需要了解一下线程锁的概念了。
    多线程进程比单线程进程更为复杂,是因为需要使用线程锁来确保同一个内存地址中的数据不会被多个线程同时访问或更改

    CPython解释器在创建变量时,首先会分配内存,然后对该变量的引用进行计数,这称为引用计数(reference counting)。
    如果变量的引用数变为0,这个变量就会从内存中被释放掉。这就是在for循环代码块内创建临时变量不会增加内存消耗的原因。

    而当多个线程共享一个变量时,CPython锁定引用计数的关键就在于使用了GIL,它会谨慎的控制线程的执行情况,无论同时存在多少个线程,解释器每次只允许一个线程进行操作。

    这会对Python程序的性能产生什么影响?

    如果你的程序只有单线程、单进程,代码的速度和性能不会受到全局解释器锁的影响。

    但如果你通过在单进程中使用多线程实现并发,并且是IO密集型(例如网络IO或磁盘IO)的线程,GIL竞争的效果就很明显了。
    由 David Beazley 提供的 GIL 竞争情况图

    对于一个Web应用(例如Django),同时还使用了WSGI,那么对这个Web应用的每一个请求都运行一个单独的Python解释器,而且每个请求只有一个锁。同时因为Python解释器的启动比较慢,某些WSGI实现还具有“守护进程模式”,可以使Python进程一直就绪。

    其它的Python解释器表现如何?

    PyPy也是一种带有GIL的解释器,但通常比CPython要快3倍以上。

    Jython则是一种没有GIL的解释器,这是因为Jython中的Python线程使用的是Java线程来实现的,并且由JVM内存管理系统来进行管理。

    JavaScript在这方面又是怎样做的呢?

    所有的JavaScript引擎使用的都是mark-and-sweep垃圾收集算法,而GIL使用的则是CPython的内存管理算法。

    JavaScript没有GIL,而且它是单线程的,也不需要用到GIL,JavaScript的时间循环和Promise/Callback模式实现了以异步编程的方式代替并发。在Python当中也有一个类似的asyncio事件循环。

    是因为Python是解释型语言吗?

    我经常会听到这个说法,但是这过于粗陋的简化了Python所实际做的工作了。
    其实当终端上执行 python myscript.py 之后,CPython会对代码进行一系列的读取、语法分析、解析、编译、解释和执行的操作。

    而且.pyc文件的创建是这个过程的重点。
    在代码编译阶段,Python3会将字节码序列写入__pycache__/下的文件中,而Python2则会将字节码序列写入当前目录的.pyc文件中。
    对于你编写的脚本、导入的所有代码以及第三方模块都是如此。

    因此,绝大多数情况下(除非你的代码是一次性的…),Python都会解释字节码并本地执行。
    与Java、C#、.NET相比:
    Java代码会被编译为“中间语言”,有Java虚拟机读取字节码,并将其即时编译为机器码。.NET的CIL(Common-Language-Runtime)也是如此,它将字节码即时编译为机器码。

    既然Python像Java和C#那样都是用虚拟机或某种字节码,为什么Python在基准测试中仍然比Java和C#慢得多呢?
    首要原因是,.NET和Java都是JIT编译的。

    即时编译Just-In-Time(JIT)需要一种中间语言,以便将代码拆分为多个块(或多个帧)。而提前编译Ahead-Of-Time(AOT)则需要确保CPU在任何交互发生之前理解每一行代码。

    JIT本身不会使执行速度加快,因为它执行的仍然是同样的字节码序列。但是JIT会允许在运行时进行优化。
    一个优秀的JIT优化器会分析出程序的那些部分会被多次执行,这就是程序中的“热点”,然后优化器会将这些代码替换为更有效率的版本以实现优化。

    这就意味着如果你的程序是多次重复相同的操作时,有可能会被优化器优化的更快。而且,Java和C#是强类型语言,因此优化器对代码的判断可以更为准确。

    PyPy使用了明显快于CPython的JIT。

    那为什么CPython不使用JIT呢?

    JIT也不是完美的,它的一个显著的缺点就在于启动时间。
    CPython的启动时间已经相对比较慢了,而PyPy比CPython启动还要慢2到3倍。
    Java虚拟机启动速度也是出了名的慢。.NET的CLR则通过在系统启动时启动来优化体验,而CLR的开发者也是在CLR上开发该操作系统。

    因此如果你有个长时间运行的单一Python进程,JIT就比较有意义了,因为代码里有“热点”可以优化。
    不过,CPython是个通用的实现。设想如果使用Python开发命令行程序,但每次调用CLI时都必须等待JIT缓慢启动,这种体验就相当不好了。

    CPython试图用于各种使用情况。有可能实现将JIT插入到CPython中,但这个改进工作的进度基本处于停滞不前的状态。
    如果你想充分发挥JIT的优势,请使用PyPy。

    是因为Python是一种动态类型的语言吗?

    在C、C++、Java、C#、Go这些静态类型语言中,必须在声明变量时指定变量的类型。而在动态类型语言中,虽然也有类似的概念,但变量的类型是可以改变的。
    例如:

    a = 1  
    a = 'foo'  
    

    在上面这个实例里,Python将变量a一开始存储整数类型变量的内存空间释放了,并创建了一个新的存储字符串类型的内存空间,并且和原来的变量同名。

    静态类型语言这样的设计并不是为难你,而是为了方便CPU运行而这样设计的。
    因为最终都需要将所有操作都对应为简单的二进制操作,因此必须将对象、类型这些高级的数据结构转换为低级数据结构。

    Python也实现了这样的转换,但用户看不到这些转换,也不需要关心这些转换。

    不用必须声明类型并不是为了使Python运行慢,Python的设计是让用户可以让各种东西变得动态:可以在运行时更改对象上的方法,也可以在运行时动态添加底层系统调用到值的声明上,几乎可以做到任何事。

    但也正是这种设计使得Python的优化异常的难。

    为了证明我的观点,我使用了一个Mac OS上的系统调用跟踪工具DTrace。CPython发布版本中没有内置DTrace,因此必须重新对CPython进行编译。下面以Python3.6.6为例:

    wget https://github.com/python/cpython/archive/v3.6.6.zip  
    unzip v3.6.6.zip  
    cd v3.6.6  
    ./configure --with-dtrace  
    make  
    

    这样python.exe将使用DTrace追踪所有代码。Paul Ross也做过关于DTrace的闪电演讲。你可以下载Python的DTrace启动文件来查看函数调用、执行时间、CPU时间、系统调用,以及各种其它内容的试验。

    sudo dtrace -s toolkit/<tracer>.d -c '../cpython/python.exe script.py'  
    

    py_callflow追踪器显示了程序里调用的所有函数。
    那么,Python的动态类型会让它变慢吗?

    • 类型比较和类型转换消耗的资源时比较多的,每次读取、写入或引用变量时都会检查变量的类型
    • Python的动态程度让它难以被优化,因此很多Python的替代品能够如此快都是为了提升速度而在灵活性上作出了妥协
    • 而CPython结合了C的静态类型和Python来优化已知类型的代码,它可以将性能提升84倍

    总结

    由于Python是一种动态、多功能的语言,因此运行起来会相对缓慢。对于不同的实际需求,可以使用各种不同的优化或替代方案。

    例如可以使用异步编程,引入分析工具或使用多种解释器来优化Python程序。
    对于不要求启动时间且代码可以充分利用JIT的程序,可以考虑使用PyPy。
    而对于看重性能并且静态类型变量较多的程序,不妨使用Cython。

    本文转自:

    https://linux.cn/article-10161-1.html
    编译:linux中国-Hank Chow,英文:Anthony Shaw

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  • 为什么python Python越来越流行。 它用于DevOps,数据科学,Web开发和安全性。 但是,它并没有赢得任何速度奖牌。 Java在速度方面与C或C ++或C#或Python相比如何? 答案很大程度上取决于您正在运行的应用...

    为什么python 慢

    Python越来越流行。 它用于DevOps,数据科学,Web开发和安全性。

    但是,它并没有赢得任何速度奖牌。

    Java在速度方面与C或C ++或C#或Python相比如何? 答案很大程度上取决于您正在运行的应用程序的类型。 没有基准是完美的,但是“计算机语言基准测试”是一个很好的起点

    十多年来,我一直在谈论“计算机语言基准测试”。 与其他语言(例如Java,C#,Go,JavaScript,C ++)相比,Python是最慢的语言之一 这包括JIT (C#,Java)和AOT (C,C ++)编译器,以及诸如JavaScript之类的解释语言。

    注意:当我说“ Python”时,我是在说CPython语言的参考实现。 我将在本文中引用其他运行时。

    我想回答这个问题: 当Python完成比其他语言慢2到10倍的可比较应用程序时, 为什么它变慢并且我们不能使其变快

    以下是最重要的理论:

    • 这是GIL(全球口译员锁)
    • 这是因为它被解释而不是被编译
    • 这是因为它是一种动态类型的语言

    以下哪个原因对性能影响最大?

    “这是GIL”

    现代计算机配备了具有多个内核,有时还有多个处理器的CPU。 为了利用所有这些额外的处理能力,操作系统定义了一个称为线程的低级结构,在该结构中,进程(例如Chrome浏览器)可以产生多个线程,并在其中包含有关系统的指令。 这样,如果一个进程特别占用大量CPU,则可以在内核之间共享该负载,这实际上使大多数应用程序更快地完成任务。

    在撰写本文时,我的Chrome浏览器有44个线程处于打开状态。 请记住,基于POSIX的线程(例如Mac OS和Linux)和Windows OS之间的线程结构和API是不同的。 操作系统还处理线程的调度。

    如果您以前没有做过多线程编程,那么您需要快速熟悉锁的概念。 与单线程进程不同,您需要确保在更改内存中的变量时,多个线程不会尝试同时访问/更改相同的内存地址。

    当CPython创建变量时,它会分配内存,然后计算对该变量存在多少引用,这就是称为引用计数的概念。 如果引用数为0,则它​​将那部分内存从系统中释放出来。 这就是为什么在for循环范围内创建“临时”变量不会消耗应用程序的内存的原因。

    当多个线程共享变量时,CPython如何锁定引用计数就成为挑战。 有一个“全局解释器锁”,可以仔细控制线程的执行。 解释器一次只能执行一个操作,而不管它有多少线程。

    这对Python应用程序的性能意味着什么?

    如果您具有单线程,单解释器应用程序。 这不会影响速度 删除GIL不会影响代码的性能。

    如果您想通过使用线程在单个解释器(Python进程)中实现并发,并且您的线程是IO密集型的(例如,网络IO或磁盘IO),您将看到GIL争用的后果。

    摘自David Beazley的GIL可视化文章http://dabeaz.blogspot.com/2010/01/python-gil-visualized.html

    如果您有一个Web应用程序(例如Django)并且使用的是WSGI,则对您的Web应用程序的每个请求都是一个单独的 Python解释器,因此每个请求只有1个锁。 由于Python解释器的启动速度很慢,因此某些WSGI实现具有“守护程序模式” ,可让您随时随地使用Python进程。

    那么其他Python运行时呢?

    PyPy具有GIL ,通常比CPython快3倍以上。

    Jython没有GIL,因为Jython中的Python线程由Java线程表示,并受益于JVM内存管理系统。

    JavaScript如何做到这一点?

    好吧,首先,所有Javascript引擎都使用标记清除垃圾收集 如上所述,对GIL的主要需求是CPython的内存管理算法。

    JavaScript没有一个GIL,但它也是一个 -threaded所以它不需要一个。 JavaScript的事件循环和Promise / Callback模式是实现异步编程而不是并发的方法。 Python在asyncio事件循环中也有类似的事情。

    “因为它是一种解释语言”

    我听到了很多,我发现它大大简化了CPython的实际工作方式。 如果在终端上编写了python myscript.py则CPython将开始读取,词法分析,解析,编译,解释和执行该代码的长序列。

    如果您对该流程的工作方式感兴趣,那么我之前已经写过:

    在此过程中,重要的一点是创建一个.pyc文件,在编译器阶段,字节码序列被写入Python 3上__pycache__/或Python 2相同目录中的文件中。您的脚本,但包含您导入的所有代码,包括第三方模块。

    因此,大多数时候(除非您编写只运行一次的代码?),Python会解释字节码并在本地执行。 将其与Java和C#.NET进行比较:

    Java编译为“中间语言”,而Java虚拟机读取字节码,并及时将其编译为机器码。 .NET CIL相同,.NET Common-Language-Runtime(CLR)使用即时编译来处理机器代码。

    那么,如果它们都使用虚拟机和某种Bytecode,为什么Python在基准测试中比Java和C#慢得多? 首先,.NET和Java是JIT编译的。

    JIT或即时编译需要一种中间语言,以允许将代码拆分为块(或帧)。 提前(AOT)编译器旨在确保CPU在进行任何交互之前可以理解代码中的每一行。

    JIT本身不会使执行速度更快,因为它仍在执行相同的字节码序列。 但是,JIT可以在运行时进行优化。 一个好的JIT优化器将看到应用程序的哪些部分正在执行很多,称之为“热点”。 然后,通过将其替换为更有效的版本,对这些代码位进行优化。

    这意味着当您的应用程序一次又一次地执行相同的操作时,它可能会更快。 另外,请记住Java和C#是强类型语言,因此优化程序可以对代码进行更多假设。

    PyPy具有JIT,并且如上一节所述,它比CPython快得多。 此性能基准测试文章会更详细地介绍-

    那么CPython为什么不使用JIT?

    JIT的缺点是:启动时间是其中之一。 CPython的启动时间已经相对较慢,PyPy的启动时间比CPython慢​​2-3倍。 众所周知,Java虚拟机的启动速度很慢。 .NET CLR通过从系统启动开始来解决此问题,但是CLR的开发人员还开发了运行CLR的操作系统。

    如果您有一个长时间运行的Python进程,并且由于包含“热点”而可以对代码进行优化,那么JIT很有意义。

    但是,CPython是通用实现。 因此,如果您正在使用Python开发命令行应用程序,那么每次调用CLI时都必须等待JIT启动会非常慢。

    CPython必须尝试并提供尽可能多的用例。 有可能将JIT插入CPython,但该项目已大步停滞。

    如果您想要JIT的好处并且您有适合它的工作量,请使用PyPy。

    这是因为它是一种动态类型的语言

    在“静态类型”语言中,必须在声明变量时指定其类型。 这些将包括C,C ++,Java,C#,Go。

    在动态类型语言中,仍然存在类型的概念,但是变量的类型是动态的。

    a = 1
    a = "foo"

    在该玩具例如,Python创建具有相同名称的第二变量和类型的str并释放对的第一个实例中创建的存储器a

    静态类型的语言并不是为了让您的生活变得艰难而设计的,而是因为CPU的运行方式而设计的。 如果最终所有事情都需要等同于简单的二进制操作,则必须将对象和类型转换为低级数据结构。

    Python为您做到了,您只是从未见过,也不需要关心。

    不必声明类型并不是让Python变慢的原因,Python语言的设计使您几乎可以使任何东西动态化。 您可以在运行时替换对象上的方法,还可以将低级系统调用猴子补丁到运行时声明的值。 几乎所有可能。

    正是这种设计使优化Python变得异常困难

    为了说明我的观点,我将使用在Mac OS中工作的syscall跟踪工具Dtrace。 CPython发行版没有内置DTrace,因此您必须重新编译CPython。 我正在使用3.6.6进行演示

    wget https://github.com/python/cpython/archive/v3.6.6.zip 
    unzip v3.6.6.zip
    cd v3.6.6
    ./configure --with-dtrace
    make

    现在, python.exe在整个代码中将具有Dtrace跟踪器。 保罗·罗斯(Paul Ross)在Dtrace上写了一篇很棒的闪电演讲 您可以下载适用于Python的DTrace起始文件 ,以测量函数调用,执行时间,CPU时间,系统调用以及各种乐趣。 例如

    sudo dtrace -s toolkit/<tracer>.d -c '../cpython/python.exe script.py'

    py_callflow跟踪器显示了应用程序中的所有函数调用

    那么,Python的动态类型会使其变慢吗?

    • 类型的比较和转换成本很高,每次检查,读取或引用变量时都要检查类型
    • 很难优化如此动态的语言。 Python的许多替代方法之所以如此之快,是因为它们以性能为名折衷了灵活性。
    • 看着用Cython ,它结合了C-静态类型和Python来优化代码,其中所述类型是已知的可以提供一个84X的性能改进。

    结论

    Python主要由于其动态特性和多功能性而速度较慢。 它可以用作解决各种问题的工具,其中可能有更优化和更快的替代方案。

    但是,有多种方法可以利用异步,了解性能分析工具并考虑使用多重解释器来优化Python应用程序。

    对于启动时间不重要且代码将使JIT受益的应用程序,请考虑使用PyPy。

    对于代码性能至关重要且您拥有更多静态类型变量的部分代码,请考虑使用Cython

    进一步阅读

    杰克VDP的精彩文章(尽管有些过时) https://jakevdp.github.io/blog/2014/05/09/why-python-is-slow/

    戴夫·比兹利(Dave Beazley)在GIL上的演讲http://www.dabeaz.com/python/GIL.pdf

    关于JIT编译器的所有信息https://hacks.mozilla.org/2017/02/a-crash-course-in-just-in-time-jit-compilers/

    翻译自: https://hackernoon.com/why-is-python-so-slow-e5074b6fe55b

    为什么python 慢

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    但是,这种语言的设计(即解释性,运行时动态性)意味着,Python始终比诸如C或C ++的机器本机语言一个数量级。 多年来,开发人员针对Python的速度限制提出了各种解决方法。 例如,您可以使用C编写性能密集型...
  •  编写Python程序时,我们可能会遭遇性能问题,即使优化了代码,程序也依然有可能运行的很,从而无法满足我们对执行速度的要求,目前的计算机,其cpu核心数越来越多,于是,我们可以考虑通过平行计算来提升性能,...
  • 有时我们想从另一个 文件数据追加到另一个文件中,特别是执行爬虫程序时,不可能让数据一直积累的保存在内存中,积累的数据量多了会使得程序运行越来越慢,当爬取的数据量很大、爬取的时间需要很长时,有可能程序...
  • 算法人员在windows上编写算法并运行,算法包含了从原始数据的解析到最终执行结果的存储或者展示等全套逻辑,随着数据量越来越多已经无法单独写脚本进行数据处理,急需一个数据管理功能,同时单机运行算法较,希望...
  • Python更高效的技巧

    2015-02-09 15:58:05
    记得朋友说过这样的话: " 在我们... " 越来越觉得这句话很实在, 而这里造成我们的代码运行速度不够快的原因有多方面, 第一个当然是算法设计本身, 这个相对好处理, 选用更加高效的算法或者更适合的数据结构, 而另一种
  • 系统的吞吐量瓶颈往往出现在数据库的访问速度上,随着应用程序的运行,数据库的中的数据会越来越多,处理时间会相应变,数据是存放在磁盘上的,读写速度无法和内存相比 2.如何优化 设计数据库时:数据库表、字段的...
  • 全文共1291字,预计学习时长4分钟 来源:Pexels 加速新境界:通过使用简单...随着输入数据的增加,等待外部服务器的响应变得非常费时,这使得ETL进程越来越慢。经过一番调查,我发现与总记录数(~500k)相比...
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空空如也

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