性能优化与底层实现              在实际的工程环节都会围绕整体的业务逻辑问题,很少去了解底层的原理。但是我们一旦涉及到性能和效率的优化,就会涉及到编译器,部署环境,编程语言等的底层实现和技术细节。下面就从Python语言的特征与分析可能导致的性能问题及优化问题。一、可变类型导致的性能问题(1)拼接字符串问题
转载 2023-07-05 10:50:13
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# Python 函数性能问题解决指南 ## 1. 介绍 作为一名经验丰富的开发者,我将带领你了解如何解决Python函数性能问题。在本文中,我会详细介绍整个解决问题的流程,并给出每个步骤所需的代码示例和解释。 ## 2. 解决问题的流程 下面是解决Python函数性能问题的流程表格: | 步骤 | 描述 | |------|-------------
原创 2024-05-03 04:43:40
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1、函数测试Python标准库中的模块unittest提供了代码测试工具。单元测试用于核实函数的某个方面没有问题;测试用例是一组单元测试,这些单元测试一起核实函数在各种情形下的行为都符合要求。为函数编写测试用例,可先导入模块unittest以及要测试的函数,再创建一个继承unittest的类,并编写一些列方法对函数行为的不同方法进行测试。下面是只包含一个方法的测试用例,它检查函数get_forma
Python 标准库中的 unittest 模块,提供了代码测试功能 。我们可以通过单元测试来验证所定义的函数是否符合预期。 一个函数一般会定义一组的单元测试(也叫做测试用例), 通过这些测试用例来判断该函数在各种边界条件下,函数的行为是否符合预期 。大型项目中要做到全覆盖测试比较困难,所以在最初阶段,只会针对代码的重要行为来编写测试用例。 而后,在项目的发展过程中,再逐步完善测试用例。1 第
python代码组织架构对于小型代码,实现功能即可对于大中型代码,则需要进行代码封装,以方便重用和团队协作本节主要介绍函数、类、模块一、函数我们已经使用了许多内建的函数,比如len、range、split等都是函数是能重用的程序段,给一块代码起一个名字,然后在其它地方使用函数名字重复调用这块代码。函数的主要作用重复使用:主要目的,一次封装可以任意的使用,如果变更函数则所有的使用方都会更新;封装复杂
转载 2024-05-14 11:55:25
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虽然你所写的每个Python程序并不总是需要严密的性能分析,但是当这样的问题出现时,如果能知道Python生态系统中的许多种工具,这样总是可以让人安心的。分析一个程序的性能可以归结为回答4个基本的问题:1.它运行的有多块?2.那里是速度的瓶颈?3.它使用了多少内存?4.哪里发生了内存泄漏?下面,我们将用一些很酷的工具,深入细节的回答这些问题。使用time工具粗糙定时首先,我们可以使用快速然而粗糙的
## MySQL SUM函数性能 MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统,提供了丰富的函数来查询和处理数据。其中,SUM函数是用于计算某一列数据的总和的常用函数之一。在使用SUM函数时,我们需要考虑其性能,以确保查询效率和数据处理速度。本文将介绍MySQL SUM函数性能问题,并提供一些性能优化的方法。 ### SUM函数简介 在MySQL中,SUM函数用于计算指定列的总和。其语法如下
原创 2024-01-28 07:19:00
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在处理机器学习和深度学习任务时,分类性能度量的函数是评估模型效果的重要工具。在本文中,我将阐述如何在Python中使用metrics库来实现分类性能度量,同时结合备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、预防措施和迁移方案等方面,将信息结构化展示。 ## 备份策略 在我们的工作流中,确保数据和模型性能的连续性至关重要。因此,我设定了一套备份策略,以保护我们的分类性能度量结果和相关数据。 一个
timeit是Python标准库内置的小工具,可以快速测试小段代码的性能。认识timeittimeit 函数:timeit.timeit(stmt, setup,timer, number)参数说明:stmt: statement的缩写,你要测试的代码或者语句,纯文本,默认值是 “pass”setup: 在运行stmt前的配置语句,纯文本,默认值也是 “pass”timer: 计时器,一般忽略这个参数number: stmt执行的次数,默认是1000000,一百万repeat 函数
转载 2021-07-20 14:21:36
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from time import time t1 = time() {i: "%d" % i for i in range(5000)} t2 = time() print(t2-t1) t1 = time() dict((i, "%d" % i) for i in range(5000)) t2 = time() print(t2-t1) assert dict((i, 1) for i i
原创 2023-05-31 10:36:49
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6.评估分类模型训练,调优和建立模型是整个分析生命周期的重要部分,但更重要的是知道这些模型的性能如何。分类模型的性能一般基于模型对新数据的预测输出结果。通常情况下,使用测试数据集或保留数据集对性能进行测量,数据集中的数据不会以任何方式影响或训练分类器。测试数据集一般包括一些观测值和对应的标签。使用与训练模型时一样的方法提取特征。这些特征被送入训练好的模型,就获得了每个数据的预测结果。接着,预测结果
转载 2024-02-06 15:36:44
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# Mysql函数性能优化 ## 概述 在开发过程中,我们经常会使用到数据库来存储和查询数据。而在数据库操作中,函数是我们经常会用到的一种功能。然而,如果函数性能不够高效,就会导致整个系统的性能下降。因此,优化mysql函数性能是非常重要的。 在本文中,我将向你介绍如何通过一系列的步骤来优化mysql函数性能。 ## 优化流程 下面是我们优化mysql函数性能的流程图: ```me
原创 2023-10-16 11:30:35
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# 如何优化MySQL JSON函数性能 ## 1. 整体流程 为了优化MySQL JSON函数性能,我们可以采取以下步骤: | 步骤 | 操作 | | -- | -- | | 1 | 分析问题:确定需要优化的JSON函数和对应的查询语句 | | 2 | 优化查询语句:使用合适的索引、减少数据扫描、使用合适的运算符和函数 | | 3 | 优化数据模型:结构化数据、避免嵌套JSON对象 |
原创 2023-09-03 17:46:46
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一. 简介      函数式编程并不是Java新提出的概念,其与指令编程相比,强调函数的计算比指令的计算更重要;与过程化编程相比,其中函数的计算可以随时调用。在Java8出现之前,我们关注的往往是某一类对象应该具有什么样的属性,当然这也是面向对象的核心--对数据进行抽象。但是java8出现以后,这一点开始出现变化,似乎在某种场景下,更加关注某一类共有的行为(这似乎与之
# Java递归函数性能 ## 引言 递归是一种常用的编程技巧,它通过在函数内部调用自身来解决问题。在Java中,递归函数性能是一个经常被讨论的话题。本文将介绍Java递归函数性能,讨论递归函数的优化方法,并提供一些示例代码作为说明。 ## 递归函数的基本概念 递归函数是指在函数内部调用自身的函数。它通常包含两个重要的部分:基线条件和递归条件。基线条件是递归函数停止调用自身的条件,递归条件
原创 2023-10-23 14:49:21
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SQL模拟开窗函数题目相关重点SQL的执行顺序变量case..when语句if语句解题解法一 基于case解法二 基于if 最近在做SQL题的时候,发现如果可以使用开窗函数的话,这样就大可以大大降低查询语句的复杂化。下面我使用SQL语言来模拟开窗函数生成序号。至于开窗函数的其他功能,请自行推导。 题目表,table(Pid、Pclass、Pscore),用最高效简单的SQL列出各班成绩前五名的
简单介绍一下使用Python内置哈希库对字符串进行MD5加密的方法: 首先是导入MD5加密所需模块:import hashlib然后创建md5对象:m = hashlib.md5()传入需要加密的字符串进行MD5加密:m.update("str4MD5Encode")然后就可以获取到经过MD5加密的字符串了:encodeStr = m.hexdigest() print encodeStr输出
转载 2023-06-20 23:46:03
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本节书摘来自异步社区《Objective-C函数速查实例手册》一书中的第1章,第1.2节开发环境,作者 张权1.2 开发环境Objective-C函数速查实例手册要学习Objective-C语言,我们就必须要有开发环境和开发工具。Objective-C的开发环境就是苹果系统。它的开发工具分为两类:图形化开发工具和命令行开发工具。为了方便,本书使用图形化开发工具Xcode进行讲解。本节主要讲解开发前
Hive 基本概念1. 什么是 HiveHive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具,用于解决海量结构化日志的数据统计工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类 SQL 查询功能Hive 本质:将 HQL 转化成 MapReduce 程序Hive 处理的数据存储在 HDFSHive 分析数据底层的实现是 MapReduce执行程序运行在 Yarn 上2. Hive 的优缺点2.1 优
转载 2023-10-16 15:31:06
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Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能。
转载 2023-05-27 23:10:57
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