作为一名专职前端开发的我，为了帮助解决目前工作中的一些繁琐的工作（主要是处理 excel数据），解放程序员双手，前阵子就刚刚入了 python 的坑，毕竟也算是门工具语言，都已经加入少儿编程了，哈哈哈！背景实践是检验学习成果的唯一标准！在我学习过程中，一直琢磨着如何将学习的理论与我所掌握的知识结合起来，来解决或者处理实际问题，于是就有了 前端自动化打包部署 的念头。尽快近几年，市面上关于自动化部署
python是一个解释性语言，所以它不需要进行编译就可以直接使用： 1. 编译型语言在程序执行之前，先会通过编译器对程序执行一个编译的过程，把程序转变成机器语言。运行时就不需要翻译，而直接执行就可以了。最典型的例子就是C语言。 2. 解释型语言就没有这个编译的过程，而是在程序运行的时候，通过解释器对程序逐行作出解释，然后直接运行，最典型的例子是Ruby因为编译型语言在程序运行之前就已
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2023-08-09 19:38:50
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## bash 和 Python 执行效率的对比
### 引言
在软件开发和数据处理的过程中，我们经常需要编写脚本来处理一些重复性的任务。而在选择脚本语言时，很多人会犹豫于使用 bash 还是 Python。本文将从执行效率的角度对比 bash 和 Python，帮助读者在选择脚本语言时作出更明智的决策。
### bash 和 Python 的简介
#### bash
Bash（Bour
原创
2023-11-07 07:52:09
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开始优化前，写一个高级测试来证明原来代码很慢。你可能需要采用一些最小值数据集来复现它足够慢。通常一两个显示运行时秒的程序就足够处理一些改进的地方了。有一些基础测试来保证你的优化没有改变原有代码的行为也是很必要的。你也能够在很多次运行测试来优化代码的时候稍微修改这些测试的基准。那么现在，我们来来看看优化工具把。简单的计时器计时器很简单，这是一个最灵活的记录执行时间的方法。你可以把它放到任何地方并且副
原创
2015-04-03 09:02:45
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# Python OOP执行效率的探讨
面向对象编程（OOP）已成为现代软件开发中不可或缺的编程范式。Python作为一种高级编程语言，提供了简单易用的OOP特性，但在实际应用中，许多开发者常常关心Python OOP的执行效率。本文将探讨Python OOP的基本概念、执行效率以及如何通过适当的设计改善性能，最后通过代码示例和可视化图表加深理解。
## 面向对象编程简介
面向对象编程强调对
原创
2024-09-20 10:36:18
52阅读
Python非常适合用于编写易于理解和维护的代码。然而，在某些情况下，Python的执行效率可能不够高，尤其是在处理大数据集或高并发情况下。因此，优化Python接口的执行效率是非常重要的。本文将介绍一些优化Python接口执行效率的方法。1，编写高效的代码 Python是解释型语言，因此它的执行效率可能不如编译型语言。但是，通过编写高效的代码，可以大大提高Python的执行效率。例如，可以使用P
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2023-08-07 21:29:44
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ava Performance和Python之间的主要区别以下是描述Java Performance和Python之间的区别的要点列表：以下是Java性能与Python之间的主要区别，我们在决定应该选择哪种语言之前必须进行分析和评估。Java是一种编译语言，而Python是一种解释语言，因此，执行速度成为一个因素。由于其简单性，用Python编写的代码的长度通常是其对应代码长度的3-5倍，这是提高
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2023-09-18 20:40:04
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在CentOS环境中执行Python打包应用时，我遇到了一些问题，记录下这个过程，以便参考和共享。
### 问题背景
在企业项目中，我们需要将Python开发的应用程序打包，并在CentOS服务器上进行无缝部署。这对业务的影响是显而易见的：如果打包和部署不顺利，可能导致产品上线延迟，增加开发成本，进而影响到客户的满意度。
以下是可能的触发链路：
```mermaid
flowchart TD
# 如何实现 Python 执行 Gradle 打包
在现代软件开发中，Python 和 Gradle 是两种常见的工具。Python 广泛用于后端开发，而 Gradle 则是在 Java 生态系统中执行构建和打包任务的重要工具。对于刚入行的小白，理解如何将 Python 和 Gradle 结合起来，可以为项目的自动化和持续集成提供极大的便利。本文将逐步介绍如何实现 Python 执行 Grad
原创
2024-09-05 05:57:21
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本文主要用来区别一下几个命令【其实要真正的区别这些概念还应该深入讨论进程的相关知识，这里暂且不表，待续~】shell
subshell
source
$（commond）
` commond`
execlinux执行Scripts有两种方式，主要区别在于是否建立subshell 1.source filename OR . filename 不创建subshell，在当前s
# Linux Python打包执行教程
## 1. 概述
在Linux环境下，使用Python进行开发后，我们通常需要将代码打包成可执行文件，方便部署和共享。本文将详细介绍Linux Python打包执行的流程，并提供相应的代码示例和注释。
## 2. 整体流程
下表展示了Linux Python打包执行的整体流程。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建
原创
2023-11-20 14:32:10
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### 如何提高 Python 中 for 循环的执行效率
在 Python 中，for 循环是一种常见的控制流结构，但在处理大量数据时，标准的 for 循环可能会变得非常缓慢。今天，我们将探讨一些优化 for 循环效率的方法，并通过示例来帮助新手理解这些技巧。
#### 整体流程
以下是提高 Python 中 for 循环执行效率的步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述
原创
2024-08-06 12:41:09
200阅读
# ARM、Python与C语言的执行效率探讨
在计算机科学和编程语言的世界中，执行效率是一个备受关注的话题。尤其是在嵌入式系统和高性能计算应用中，选择合适的编程语言（如Python和C）以及硬件架构（如ARM架构）会直接影响程序的性能。本文将深入探讨ARM架构下Python和C语言的执行效率，并使用简单的代码示例和图表分析它们的优缺点。
## ARM架构简介
ARM（Advanced RI
原创
2024-10-20 07:24:21
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这是一个很长的故事，嫌长的直接看最后的结论事情经过上周接了个需求，写了个小工具给客户，他要求打包成exe文件，这当然不是什么难事。因为除了写Python的，绝大多数人电脑里都没有Python编译器，所以打包成exe，让用户（windows）双击就可以打开，也算是必备技能了。直接用Pyinstaller，打开cmder:pyinstaller -Fw E:\test\url_crawler.py（-
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2023-10-11 20:24:20
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前言无论使用哪种语言，我们都需要关注性能优化，提高执行效率。选择脚本语言需要持久的速度。在某种程度上，这句话说明了Python作为一种脚本语言的缺点，即执行效率和性能不够好。虽然Python从来没有像C和Java那样快，但是许多Python项目位于开发语言的最前沿。Python很容易使用，但大多数使用它的人都知道，在处理密集型CPU时，它的大小仍然低于C、Java和JavaScript。但是许多第
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2023-11-18 14:53:03
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解释性python是动态类型解释性语言，不管使用哪种解释器因为“解释性语言”这个概念更多地是指代码的执行方式，而不是编译方式。在解释性语言中，代码在执行时会一行一行地解释并执行，而不是预先编译为机器语言。而即使使用了PyPy解释器，PyPy使用了JIT（即时编译）技术，它会在代码运行时将代码编译为机器语言。其中的JIT编译技术仍然在运行时进行，代码仍然在运行时动态确定类型和解释执行。因此，尽管Py
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2023-08-07 21:27:27
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更新日期：2009-05-29感谢所有的建议和意见。我使用你的建议，使我的生产代码比几天前的最佳结果平均快2.5倍。最后我能够使java代码最快。教训：>我的下面的示例代码显示了原始int的插入，但是生产代码实际上是存储字符串(我的坏)。当我更正python执行时间从2.8秒到9.6。所以就在这个蝙蝠身上，java的存储实际上比较快。>但它并不止于此。我一直在执行java程序如下：ja
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2023-09-16 07:03:33
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使用PyInstaller打包自己写好的代码零、需求最近接到一个小单，需要批量修改文档内容，用Python做好后要打包成exe程序给客户的Win7电脑使用，此时需要用到PyInstaller打包自己的代码，想到还要有给用户试用的需求，所以还要加密打包。这里介绍一下如何打包并“加密”自己的Python程序。壹、使用PyInstaller打包程序建议：用Python开发程序时使用虚拟环境，打包也在虚拟
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2024-08-04 18:12:04
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inline函数是C++引入的机制，目的是解决使用宏定义的一些缺点。1.为什么要引入内联函数（内联函数的作用） 用它替代宏定义，消除宏定义的缺点。宏定义使用预处理器实现，做一些简单的字符替换因此不能进行参数有效性的检测。另外它的返回值不能被强制转换为可转换的合适类型，且C++中引入了类及类的访问控制，在涉及到类的保护成员和私有成员就不能用宏定义来操作。2.inline相比宏定
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2023-12-13 01:42:23
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SQL语句中，IN、EXISTS、NOT IN、NOT EXISTS的效率较低，尤其是后两种语句，当数据量较大时，更常给人一种死机般的感觉。本文提供一种使用连接的方法代替以上的四种语句，可大副提高SQL语句的运行效率。以NOT IN为例，当数据量达到一万时，效率可提高20倍，数据量越大，效率提高的幅度也就越大。 本文所举的例子在Oracle 7.0下运行通过，但本文所推荐的方法在各种大型数据库上皆
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2024-05-16 22:23:53
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