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
转载
2023-07-11 11:49:16
157阅读
对于Python编程，大家想必都或多或少的掌握了不少知识点，但是python为人所诟病的一大缺点是其运行速度比较慢。其中一大主要的原因是 Python是动态的，解释性的语言，而非静态的语言。而这就意味着Python解释器在执行程序时，并不知道变量的具体类型。例如C++程序中，int a = 0;那么在程序的运行过程中，C++解释器始终知道变量a是一个int类型，而在Python中，编
转载
2023-08-06 15:36:58
100阅读
问题你的程序运行太慢，你想在不使用复杂技术比如C扩展或JIT编译器的情况下加快程序运行速度。解决方案关于程序优化的第一个准则是“不要优化”，第二个准则是“不要优化那些无关紧要的部分”。 如果你的程序运行缓慢，首先你得使用14.13小节的技术先对它进行性能测试找到问题所在。通常来讲你会发现你得程序在少数几个热点位置花费了大量时间， 比如内存的数据处理循环。一旦你定位到这些点，你就可以使用下面这些实用
转载
2024-04-28 16:37:43
27阅读
优化三个原则:1.不要过早的优化,先要让程序实现功能,然后在进行优化2.权衡优化代价,优化是有代价的,通常面临的是时间与空间的交换,以及开发代价的也需要考虑3.不要优化那些无关紧要的部分,专注运行慢的地方优化即可(如内部循环)加速技巧:1.避免全局变量定义在全局范围内的代码运行速度会比定义在函数中的慢很多 ,将全局范围内定义的代码放到函数中速度将带来15%-30%的提升.2.避免模块和函数属性访问
转载
2023-08-31 10:14:36
12阅读
# 如何实现 Python 程序加速库
在当今的开发环境中，性能优化是一个重要的话题。为了让你能够从基础理解如何构建一个 Python 程序加速库，下面我将讲述相关的流程以及每一步的实现代码。
## 实现流程
下面是实现 Python 加速库的整体流程，在这个流程中，我们将划分为几个步骤。
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[选择加速工具]
我们知道，python作为一种几乎是脚本语言的语言，其优点固然有，但是其有一个最大的缺点，就是运行速度没有办法和c，c++，java比。最近在些一些代码的时候也是碰到了这样的问题。 具体而言，python想提速度，基本思路是两个，有个就jit技术，在python中比较好用的就是pypy；另外一种就是
转载
2018-12-23 22:04:00
134阅读
2评论
1、前言在使用tensorrt的时候，一般是使用cpp，对于cpp基础一般的同学不是很友好，尤其是在学习的过程中，而cpp主要是在部署的时候用到，最近了解到了Nvidia推出的cuda-python库，与之前的pycuda有类似的功能，但整体的编码风格与cpp类似，可以参考下文的代码，转成tensorrt之后，可以在python中先编写后处理的方式，有需要时再改写成cpp，也是一种不错的方式，但p
Python是一门优秀的语言，它能让你在短时间内通过极少量代码就能完成许多操作。不仅如此，它还轻松支持多任务处理，比如多进程。 不喜欢Python的人经常会吐嘈Python运行太慢。但是，事实并非如此。尝试以下六个窍门，来为你的Python应用提速。 窍门一：关键代码使用外部功能包 Python简化了许多编程任务，但是对于一些时间敏感的任务，它的表现经常不尽人意。使用C/C++或机器语言的
转载
2023-07-05 19:29:27
198阅读
文章目录前言判断素数ProcessPoolExecutoras_completedmap 前言这个东西对于一些循环重复的操作，可以让你的程序加速好几倍，如果再加上编译的话，就更快了。所以，赶紧学起来吧。判断素数前言中的场景如下：我们需要判断100个数是否为素数，判断一个是否为素数的代码如下：def is_prime(n):
if n < 2:
return Fals
转载
2023-12-03 12:20:45
50阅读
1. Python编程速度技巧1.1. 最常见* 一个最常见的速度陷坑(至少是俺在没看到网上这篇介绍时陷进去过好些次的) 是: 许多短字串并成长字串时, 大家通常会用:切换行号显示1 shortStrs = [ str0, str1, ..., strN] 2 N+1个字串所组成的数列 3 longStr = '' 4 for s in shortS
转载
2024-08-21 20:14:12
27阅读
多线程即同时执行多个应用程序，这样可以减少时间消耗，提高程序性能，所以下面就和大家分享Python中多线程的实现。主要包括以下几个方面：什么是Python中的多任务处理？什么是线程？何时在Python中使用多线程？如何在Python中实现多线程？多线程的优点什么是Python中的多任务处理？通常，多任务处理是同时执行多个任务的能力。在技术方面，多任务处理是指操作系统同时执行不同任务的能力。例如，您
原创
2021-04-03 22:16:03
1006阅读
引言最近用到guithub上deepinsight/insightface相关模型和工具，其中一系列基于NVIDIA显卡的计算加速操作需要一系列依赖库，包括：nvidia.dali、mxnet、CUDA toolkit、cudnn、nccl。 此文记录相关环境的搭建过程。安装顺序为CUDA Toolkit -> cudnn -> nccl -> mxnet -> nvidi
http://hi.baidu.com/pcbbt/item/b9040e4ba8e221e11381da2c
转载
精选
2013-04-24 14:13:47
334阅读
安卓开发中提高安卓程序效率的方法 对于一个安卓开发者来说，安卓开发中的提高安卓程序效率也是一项重要的内容，到底如何提高安卓程序效率，如何优化安卓的性能呢？以下本文就介绍了15种优化安卓的性能的小技巧，希望对广大的安卓开发者有所帮助！ 1.http用gzip压缩，设置连接超时时间和响应超时时间 http请求按照业务需求，分为是否可以缓存和不可缓存，那么在无网络的环境中，仍然通过缓存的httpres
转载
2024-03-11 17:21:05
24阅读
Spark调优—上篇更好的序列化实现 Spark用到序列化的地方 1）Shuffle时需要将对象写入到外部的临时文件。 2）每个Partition中的数据要发送到worker上，spark先把RDD包装成task对象，将task通过 网络发给worker。 3）RDD如果支持内存+硬盘，只要往硬盘中写数据也会涉及序列化。 默认使用的是java的序列化。但java的序列化有两个问题，一个是性能相对比
转载
2024-02-02 18:06:17
45阅读
1. NumExpr是什么？NumExpr是一个用于numpy类型快速数值表达式计算的第三方Python加速库。有了它， 在数组上操作的表达式（如3xa+4xb）相比在python中执行速度更快，所需内存空间占用更少。 值得一提的是，NumExpr集成了intel的vml（向量数学计算库 vectore math library）技术， 这使得数值型表达式的计算速度得到了进一步提升。2. Nume
转载
2023-08-07 21:12:33
215阅读
项目越来越大，每次需要重新编译整个项目都是一件很浪费时间的事情。Research了一下，找到以下可以帮助提高速度的方法，总结一下。
1. tmpfs
有人说在Windows下用了RAMDisk把一个项目编译时间从4.5小时减少到了5分钟，也许这个数字是有点夸张了，不过粗想想，把文件放到内存上做编译应该是比在磁盘上快多了吧，尤其如果编译器需要生成很多临时文件的话。
这个做法
转载
2012-09-17 11:54:50
764阅读
OpenGL、DirectX并行发展 作为两大图形API阵营，OpenGL和DirectX在各自的发展中形成鲜明的特点：即便处于目前的低潮状态，OpenGL仍然牢牢把持着专业绘图领域，而DirectX在此毫无竞争力，功能更强大的OpenGL 2.0无疑将继续保持垄断性地位。但在3D游戏领域，OpenGL的确是处于弱势地位，但它也没有丢光所有的市场，若OpenGL 2.0表现理想，重新赢得广泛支持也
最后,建立Eaccelerator的工作目录：
Code:
mkdir /tmp/eaccelerator
chmod 0777 /tmp/eaccelerator
好了,一切搞定！重起Apache吧（/etc/init.d/apache restart）！
注意事项：每次升级PHP前,请务必完全卸载Eaccelerator,等PHP升级完毕后,再重新安装。
转载
精选
2006-11-15 14:50:42
708阅读
给游戏加速，或者程序加速在表面上看，往往感觉非常深奥和复杂。其实不然加速的原理简单的说是APIHOOK，也就是拦截API。比如你运行一个游戏，你按下W，它移动了一步，然后sleep或者创建个计时器，等待100ms那么肯定会调用API操作。这时是HOOK了API，直接跳过，或者把数值减小。那么移动速度就加快了。当然以上实现方法不同，造成的结果也有一些区别。主要是应用层拦截和内核层拦截- -应用层拦截
原创
2013-08-03 23:12:43
1581阅读
点赞
