Python3.9，「千呼万唤始出来」。先来速看下此次发布版本的重点。新语法特性：PEP 584，为 dict 增加合并运算符。PEP 585，标准多项集中的类型标注泛型。PEP 614，放宽对装饰器的语法限制。新内置特性：PEP 616，移除前缀和后缀的字符串方法。新标准库中的特性：PEP 593，灵活的函数和变量标注。添加了 os.pidfd_open() ，允许不带竞争和信号的进程管理。解释
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2023-08-31 13:34:31
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总章节：并行编程 计算模型 GPU编程 分布式计算框架1、概念性问题为什么需要高性能计算？ 什么是高性能计算？ 为什么需要并行计算？ 什么是并行计算？ 高性能计算与并行计算、分布式计算及云计算的联系和区别？1.1为什么需要高性能计算除了科学计算之外还在其他领域有计算需求： 商业、医药、工程、人工智能（数据挖掘、深度学习） 例如：天气预报、动漫与影视创作、商业高性能计算（决策支持、风险监测、数据挖掘
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2023-07-06 15:38:25
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当今时代，数据分析和处理已经成为了各行各业中不可或缺的一环。Python作为一种非常流行的编程语言，为我们提供了许多强大的工具和库来处理不同类型的数据。在这篇文章中，我将向您介绍七个非常有用的Python库，这些库各自有着独特的功能和用途，可以帮助你处理和分析不同类型的数据，提高你的数据分析和处理效率。无论你是数据分析初学者，还是经验丰富的数据科学家，本文都会为你提供有价值的信息和入门案例。让我们
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2023-12-07 07:25:50
130阅读
接下里的系列文章中，我们将讲一下Python高性能计算，如何提高Python的计算性能？有哪些好用的库？请持续关注我们。第一节我们先来讲列表。 Python列表是有序的元素集合，在Python中是使用大小可调整的数组实现的。数组是一种基本的数据结构，由一系列连续的内存单元组成，其中每个内存单元都包含指向一个Python对象的引用。 列表在访问、修改和增加元素方面，速度都非常快。其中访问和修
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2023-08-28 10:15:19
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安装pip install bottle示例程序from bottle import Bottle, run, template
app = Bottle()
@app.route("/")
def index():
return "bottle index"
@app.route("/hello/<name>")
def hello(name="Stranger"):
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2023-07-05 15:07:52
178阅读
# 实现Python高性能的步骤
在这篇文章中，我将向你介绍如何实现Python高性能。作为一位经验丰富的开发者，我将逐步引导你完成这个过程。
## 步骤概览
下面是实现Python高性能的步骤概览，我们将逐个展开这些步骤并提供相应的代码示例。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 使用合适的数据结构 |
| 步骤 2 | 编写高效的算法 |
| 步骤 3
原创
2023-07-17 05:01:10
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阅读 Zen of Python,在Python解析器中输入 import this. 一个犀利的Python新手可能会注意到"解析"一词, 认为Python不过是另一门脚本语言. "它肯定很慢!"毫无疑问Python程序没有编译型语言高效快速. 甚至Python拥护者们会告诉你Python不适合这些领域. 然而,YouTube已用Python服务于每小时4千万视频的请求. 你所要做的就是编写高效
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2023-05-26 23:41:38
122阅读
提高性能有如下方法1、Cython,用于合并python和c语言静态编译泛型2、IPython.parallel，用于在本地或者集群上并行执行代码3、numexpr，用于快速数值运算4、multiprocessing,python内建的并行处理模块5、Numba，用于为cpu动态编译python代码6、NumbaPro，用于为多核cpu和gpu动态编译python代码为了验证相同算法在上面不同实现
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2023-08-15 22:22:41
64阅读
众所周知，python是一门非常高级的编程语言，学习完之后可以从事的岗位有很多，发展前景也非常不错。而且学完python之后不仅可以从事IT相关工作，还是提高我们工作效率的一大关键，对传统行业的工作者也有很大的帮助。本文为大家推荐7个好用的python效率工具，快来学习一下吧。 1、Pandas-用于数据分析 Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集;它的使用基础是Numpy;用于数
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2023-08-30 16:41:45
95阅读
想要快速搭建自己的API服务？本文教会你用Python完成最简单最快速的搭建！前言曾几何时，我还在用着Django+jsonrpc，做自己的API服务。一个字：”慢”，两个字：”难写“，三个字：“难搭建”。当初做API服务的需求主要是有两个项目需要远程服务器执行Python代码，返回JSON数据。一个是高校快递帮，是我和ringotc还有我的一个发小一起完成的，是微信小程序大赛作品。另一个是Fam
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2023-07-01 09:53:32
313阅读
内容提要本书通过大量的实例，介绍了Python 语言的最佳实践和敏捷开发方法，并涉及整个软件生命周期的高级主题，诸如持续集成、版本控制系统、包的发行和分发、开发模式、文档编写等。本书首先介绍如何设置最优的开发环境,然后以Python敏捷开发方法为线索，阐述如
何将已被验证的面向对象原则应用到设计中。这些内容为开发人员和项目管理人员提供了整个软件工程中的许多高级概念以及专家级的建议，其中有些内容的意
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2023-07-14 01:18:46
161阅读
1、Linux环境下高亮打印：print "\033[93mWARNING:\033"2、断点： import pdb pdb.set-trace()3、self.assertEqual(a,b,msg=msg) #判断a与1.b是否一致，msg类似备注，可以为空4、lstrip([chars]) chars --指定截取的字符 返回截掉字符串左边的空格或指定字符后生成的新字符串。
python bottle 简介目录 正文 bottle 是一个轻量级的python web框架， 可以适配各种web服务器，包括python自带的wsgiref（默认），gevent， cherrypy，gunicorn等等。bottle是单文件形式发布，源码在这里可以下载，代码量不多，可以用来学习web框架。这里也有官方文档的中文翻译。 首先我们来
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2018-09-22 01:02:51
807阅读
## Python Bottle SSE
### 1. 什么是SSE（Server-Sent Events）？
SSE (Server-Sent Events) 是一种服务器向客户端推送数据的技术，它允许服务器不断地发送数据到客户端，而客户端可以通过事件监听来接收这些数据。与传统的轮询或者长轮询相比，SSE 更加高效和实时。
SSE 基于 HTTP 协议，使用简单的文本格式进行数据传输，因此
原创
2023-10-14 13:48:20
273阅读
首先来看一段判断一个整数数是否为素数的函数，然后从计算机内部计算流程的角度对其进行分析：
import math
def check_prime(number):
sqrt_number = math.sqrt(number)
number_float = float(number)
for i in range(2, int(sqrt_number)+1):
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2016-09-14 15:37:00
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首先来看一段判断一个整数数是否为素数的函数，然后从计算机内部计算流程的角度对其进行分析：
import math
def check_prime(number):
sqrt_number = math.sqrt(number)
number_float = float(number)
for i in range(2, int(sqrt_number)+1):
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2016-09-14 15:37:00
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# Python高性能Socket实现指南
## 引言
Python是一种高级编程语言，但其在网络编程中的性能可能会受到一些限制。为了提高Python的网络编程性能，我们可以使用一些优化技术，并使用高性能的Socket来实现。
在本文中，我们将向你介绍如何实现Python高性能Socket。我们将讨论整个实现过程的步骤，并提供每个步骤所需的代码和注释。
## 实现步骤
下面是实现Pytho
原创
2024-01-30 10:00:36
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# Python 高性能 FVM
在计算机科学领域中，FVM（Finite Volume Method）是一种常用的数值计算方法，用于解决偏微分方程。Python 是一种易于学习和使用的编程语言，具有丰富的科学计算库和工具。结合 Python 和 FVM，我们可以实现高性能的数值计算。本文将介绍如何使用 Python 实现高性能的 FVM，并通过代码示例进行演示。
## 什么是 FVM
FV
原创
2024-06-21 07:05:29
124阅读
# Python高性能编程指南
在当今计算机科学中，Python作为一种高层次、通用的编程语言，以其简洁易读的语法和强大的库支持广受欢迎。然而，Python的运行速度相对较慢，这使得高性能编程成为开发者面临的一个挑战。本文将探讨Python高性能编程的基本概念，并提供一些实用的代码示例，帮助读者提升Python程序的性能。
## 1. 使用高效的数据结构
选择合适的数据结构对程序的性能有着重
原创
2024-08-31 09:12:40
20阅读
文章目录十三、高性能的Pandas:eval()和query()一、设计动机：复合代数式二、用pandas.eval()实现高性能运算1.算数运算2.比较运算3.位运算4.对象属相与索引5.其它运算三、用DataFrame.eval()实现列间运算四、DataFrame.query()方法五、性能决定使用时机十三、高性能的Pandas:eval()和query()一、设计动机：复合代数式NumPy
