Python 现在越来越火，已经迅速扩张到包括 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 扩张的速度，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 Langua
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2023-09-19 20:03:56
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1.python优点：快，方便，简单！2.python缺点： 1）运行速度慢和C程序相比非常慢，因为Python是解释型语言，你的代码在执行时会一行一行地翻译成CPU能理解的机器码，这个翻译过程非常耗时，所以很慢。而C程序是运行前直接编译成CPU能执行的机器码，所以非常快。但是大量的应用程序不需要这么快的运行速度，因为用户根本感觉不出来。例如开发一个下载MP3的网络应用程序，C程序的运行时间需要
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2023-06-20 15:19:17
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Python 现在越来越火，在前不久变成语言达到第三名，已经迅速扩张到包括 DevOps、数据科学、Web 开发、信息安全等各个领域。然而，相比起 Python 扩张的速度，Python 代码的运行速度就显得有点逊色了。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
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2023-09-24 09:49:55
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Python当前人气暴涨。它在DevOps，数据科学，Web开发和安全领域均有使用。但是在速度方面没有赢得美誉。这里有关于Python比较其他语言如，Java, C#, Go, JavaScript, C++进行性能对比，其中Python是最慢的。包含了JIT(C#, Java)和AOT(C,C++)编译器，也有像解释型语言如JavaScript。注意：文章中我所提到的"Python"均指使用C语
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2023-09-14 09:05:48
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Dive into python中说道Tuple是不可变的List，一旦创建了一个Tuple，就不能以任何方式改变它。但是Tuple 比 list 操作速度快。如果您定义了一个值的常量集，并且唯一要用它做的是不断地遍历它，请使用 tuple 代替 list。 我写了几行代码测试了一下：example_list=list()
for i in range(0,500,1):
exa
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2024-01-29 16:48:28
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我比较了numpy与matlab的性能,在几种情况下,我观察到numpy显着较慢(索引,数组上的简单操作,如绝对值,乘法和总和等).我们来看看下面的例子,这是一个令人震惊的例子,涉及函数digitalize(我打算用来同步时间戳)：import numpy as np
import time
scale=np.arange(1,1e+6+1)
y=np.arange(1,1e+6+1,10)
t1
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2023-09-28 21:39:42
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这里主要想记录下今天碰到的一个小知识点：Python中的并行编程速率如何？ 我想把AutoTool做一个并行化改造，主要目的当然是想提高多任务的执行速度。第一反应就是想到用多线程执行不同模块任务，但是在我收集Python多线程编程资料的时候发现一个非常奇怪的信息，那就是Python的多线程并不是真正的多线程，因为有一个GIL的存在导致Python实际上默认（CPython解释器）只能是单线程
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2023-07-02 22:46:44
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众所周知，Python 不是一种执行效率较高的语言。此外在任何语言中，循环都是一种非常消耗时间的操作。假如任意一种简单的单步操作耗费的时间为 1 个单位，将此操作重复执行上万次，最终耗费的时间也将增长上万倍。注：文末提供技术交流群。while 和 for 是 Python 中常用的两种实现循环的关键字，它们的运行效率实际上是有差距的。比如下面的测试代码：import timeit
def whi
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2023-08-08 16:09:51
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一、1.计算机基础 cpu：运算和控制；速度：飞机 内存：临时存储，供给cup数据，断电数据清空。成本高，速度：高铁 硬盘：相当于电脑的数据库，存储大量数据，数据永久保存（除非物理结构被破坏）。速度：走 操作系统： 执行者，支配所有关系。 2.python 历史 由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年至今有两个版本
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2023-07-31 19:12:00
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Python的运行效率众所周知普遍比其他编程语言慢。Pycharm和Visual Studio Code本身就运作比较卡，为了提升Python的运行效率，我通常只使用Python的原生程序python.exe运行和调试。我作了几个测试，无意中发现子程序的运行效率比主程序更快。举个简单的例子，从1数到1亿，通过计时对比，子程序运行比主程序快了40%以上。import time
def test1(
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2023-06-26 18:18:01
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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：import time
def foo(x,y):
tt = time.time()
s = 0
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2023-05-26 10:06:18
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Python 3.9 beta预计下个月就要发布了，那么3.9有那些让我们期待的新功能和变更呢?安装测试版为了能够实际探索Python 3.9 的功能，我们需要先下载一个Python 3.9 alpha/beta并安装。wget https://www.python.org/ftp/python/3.9.0/Python-3.9.0a5.tgztar xzvf Python-3.9.0a5.tgz
对于数据科学家而言，热爱Python的理由数不胜数。但你是否也曾问过这样的问题：Python和C或C++等更专业的低级编程语言究竟有何不同呢?我想这是很多数据科学家或者Python用户曾经问过或者将来会问自己的问题。Python和C++类语言之间存在许多区别，本文将通过一个十分简单的例子向你展示，与Python相比，C++究竟有多快。为了说明这种区别，本文选择一个简单实用而非想象虚构的任务：生成固
先说结论，会，并且运行时间是一般赋值语句的200倍左右，这个知乎回答是我昨天写的，内容是相同的。首先既然是探讨输出是否影响程序运行时间，那肯定就要控制是否输出作为唯一变化的参量，并获取在不同规模下的数据量的影响。以python为例，代码如下：import datetime
import numpy as np
fn = open('/exports/hhr346/run.txt', 'w')
f
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2023-07-11 21:36:08
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作者：Ayushi RawatPython一直在满足社区需求，并且将成为未来使用最多的语言。Python的下一个版本带来了更快速的进程释放，性能的提升，简便的新字符串函数，字典并集运算符以及更兼容稳定的内部API。文章将涉及：字典并集和可迭代更新字符串方法类型提示新的数学函数新的解析器IPv6范围内的地址新模块：区域信息其他语言更改字典并集和可迭代更新字典并集我最喜欢的新特性之一是流畅的语法。Py
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2024-03-05 04:22:41
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TL；DR：冗长的文章，是我试图保护Python（我选择的语言）不受C#的。在本例中，C#执行得更好，但仍然需要更多的代码行来完成相同的工作量，但最终的性能优势是，如果正确编码，C#比Python中类似的方法快大约5倍。最终的结果是你应该使用适合你的语言。当我运行C#示例时，在我的机器上大约花了3秒钟完成，结果是232792560。如果一个数是20的倍数，那么它只能被1到20的数整除，因此不需要增
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2023-07-04 16:13:02
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Python当前人气暴涨。它在DevOps，数据科学，Web开发和安全领域均有使用。但是在速度方面没有赢得美誉。这里有关于Python比较其他语言如，Java, C#, Go, JavaScript, C++进行性能对比，其中Python是最慢的。包含了JIT(C#, Java)和AOT(C,C++)编译器，也有像解释型语言如JavaScript。注意：文章中我所提到的"Python"均指使用C语
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2023-08-19 11:50:20
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01为什么使用PyQtGraph库我们知道，在Python中，已经有了很多可供选择的数据可视化库。比如最经典、使用人数最多的matplotlib库，其有着十多年的历史积累，可生成高质量出版级别的图形，它几乎已经成了事实上的Python绘图标准库。再比如在matplotlib库基础上衍生的其它绘图库，如seaborn、ggplot、plotnine等等，甚至还有其它的一些库如底层使用JavaScri
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2024-08-10 14:48:53
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本文的起源来自最近一个让我非常不爽的事。我最近在改一个开源RNN工具包currennt（http://sourceforge.net/projects/currennt/），想用它实现RNNLM功能。currennt使用了大量的面向对象的编程技巧，可以使用GPU，向量运算使用了thrust库（https://code.google.com/p/thrust/）。RNNLM（http://rnnlm
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2023-07-17 23:26:09
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虽然 Python 比许多编译语言都慢，但它易于使用，而且功能多样。对于许多人来说，语言的实用性要胜过速度。我是一名 Python 工程师，因此你可能会认为我带有偏见。但是我想澄清一些对 Python 的批评，并反思一下在使用 Python 进行数据工程、数据科学及分析等日常工作中，对速度的担忧是否有必要。Python 太慢了吗?我认为，这类问题应该基于特定的上下文或用例来说。与 C 之类的编译语
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2023-08-18 12:27:46
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