作者 | Adam Geitgey编译 | 元元、Lisa、Saint、AileenPython绝对是处理数据或者把重复任务自动化的绝佳编程语言。要抓取网页日志?或者要调整一百万张图片？总有对应的Python库让你轻松完成任务。然而，Python的运营速度一直饱受诟病。默认状态下，Python程序使用单个CPU的单个进程。如果你的电脑是最近十年生产的，多数情况下会有4个及以上CPU核。也就是说，当
目录一、初识selenium二、selenium使用前准备三、selenium的使用1.实例化selenium对象2.编写基于浏览器自动化的操作代码四、动作链与iframe五、iframe总结六、无头浏览和规避检测一、初识selenium①selenium是基于浏览器自动化的一个模块，便捷的获取网站中动态加载的数据（之前文章中使用的ajax方法，很麻烦），便捷实现模拟登录（自动打开网页，进行一系列
# MongoDB存储速度慢的原因及优化方法
MongoDB作为一个广泛使用的NoSQL数据库，以其灵活的数据模型和易于扩展的特性而受到许多开发者的喜爱。然而，在某些情况下，用户可能会遇到存储速度较慢的问题。本文将探讨可能导致存储速度慢的几个因素，并提供相应的优化策略。
## 1. 存储速度慢的原因
存储速度慢的原因可能有多种，以下是一些常见的因素：
- **索引缺乏**：未对查询或插入数
原创
2024-09-03 03:56:14
217阅读
## Python解压RAR文件的优化方法
### 介绍
在开发中，我们经常会遇到需要解压RAR文件的场景。然而，使用Python对RAR文件进行解压可能会面临解压速度较慢的问题。本文将介绍一种优化方法，帮助你加快Python解压RAR文件的速度。
### 解压RAR文件的基本流程
首先，让我们来了解一下解压RAR文件的基本流程。下面是一个简单的表格，展示了解压RAR文件的步骤。
| 步骤
原创
2023-11-17 17:48:43
477阅读
前段时间作者用树莓派打造了一个种子下载机，当时提到了一嘴qbittorrent的自动检测文件夹中的种子并且自动下载的功能。这个功能配合今天要讲的syncthing简直就是一对完美组合——可以轻松实现在pc端下载好种子文件的同时传输到树莓派让其自动下载的操作！如果再配合一个python爬虫，让其自动爬取自己在byr中收藏的种子，简直就是懒人利器啊！在下面先把之前那篇文章贴上来：来来回回：树莓派打造北
# 如何加速 Python 的 pip install airtest
在软件开发中，安装库和包是非常常见的任务，尤其是使用 Python 时。对于新手开发者来说，有时文件的下载和安装速度可能慢得令人沮丧。本文将教你如何加速 `pip install airtest` 的速度，流程简单易行且有指导性。
## 整体流程
为了快速安装 `airtest`，我们可以采用几种不同的方法，包括更换镜像
# 如何优化Python for循环的性能
## 1. 整体流程
下面是优化Python for循环性能的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 使用numpy库来替代原生的Python列表 |
| 步骤二 | 避免在循环内部进行大量运算 |
| 步骤三 | 尽量避免使用嵌套循环 |
## 2. 每一步具体操作
### 步骤一：使用numpy库
原创
2024-07-14 04:55:58
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# Python pip太慢了怎么办？
在Python开发中，我们经常使用pip来安装和管理Python包。然而，有时候我们会遇到pip下载速度太慢的问题，这给我们的开发工作带来了不便。本文将介绍一些解决pip下载速度慢的方法，并提供相应的代码示例。
## 1. 确定pip源的问题
pip默认使用的是Python官方的软件源，但是由于网络环境或者地理位置的原因，这些软件源可能会导致下载速度慢
原创
2024-01-25 08:41:21
244阅读
# Python pip 下载速度慢解决方案
## 1. 引言
Python是一种广泛使用的编程语言，而pip是Python的一个包管理工具，用于安装和管理Python包。然而有时候我们在使用pip时会发现下载速度非常慢，这是由于网络环境或者pip源的问题所导致的。本文将介绍如何解决Python pip下载速度慢的问题。
## 2. 解决方案
为了解决pip下载速度慢的问题，我们需要按照以下步
原创
2023-11-29 10:09:34
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Google tools team一直致力于提高android studio的编译速度，使用最新的gradle插件可以搞编译速度 在Android Gradle Plugin 3.0.0后，google推出了新的依赖方式，并强制要求废弃老的依赖方式。 1、使用最新的Android gradle插件Google tools team一直致力于提高android
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2024-02-21 08:12:29
138阅读
根据我的一些经验和相关的参考资料，要想提高其运算的速度，以下的方法可以试一下：（1）尽可能地用向量化的数组运算代替循环，尽可能地减少使用户for或while循环，这是因为matlab执行循环运算效率很低而数组运算效率较高。举个最经典的例子，下面的循环：k=0;for t=0:pi/20:2*pi;k=k+1;y(k)=cos(t);end;就可以用t=0:pi/20:2*pi;y=cos(t)代替
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2024-01-22 12:54:44
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0.13版本之后，Pandas增加了一些工具，能够在没有任何中间内存开销的情况下直接获得C语言级别的运算速度。这就是我们接下来要介绍的两个函数eval()和query()先来看一个例子： import numpy as np
x = rng.rand(1E6)
y = rng.rand(1E6)
mask = (x > 0.5) & (y < 0.5) Nump
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2024-03-03 09:56:18
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# Python包下载太慢了
在使用Python进行开发时，我们常常需要依赖各种第三方库，这些库通常以包的形式发布在Python包管理工具PyPI上。然而，有时我们会发现在下载Python包时速度非常慢，这给我们的开发工作带来了不便。本文将介绍一些可能导致Python包下载缓慢的原因，并提供一些解决方案。
## 原因
### 1. 网络问题
网络连接质量是影响Python包下载速度的主要因
原创
2023-11-30 14:17:23
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## 提速yarn的方法
作为一名经验丰富的开发者，我来帮助你解决"yarn太慢了"的问题。在开始教你具体的步骤之前，我们先来了解一下整个解决问题的流程。
### 整体流程
下面是解决"yarn太慢了"问题的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
A[检查网络连接] --> B[更新yarn源]
B --> C[安装yarn依赖包]
```
### 步
原创
2023-12-30 11:05:04
250阅读
# 如何优化 MySQL 中的 NOT IN 查询
在数据库的开发和管理中，效率是我们始终追求的目标。MySQL 中使用 `NOT IN` 进行查询时，尤其在数据量较大的情况下，往往会面临性能瓶颈。本文将详细介绍优化 MySQL 中 `NOT IN` 查询的流程，并通过具体的代码示例帮助初学者理解每个步骤的实现。
## 优化流程概述
我们可以将优化 `NOT IN` 查询的流程分为以下几个步
前言： 欢迎大家收看Python运行速度太慢？大牛教你一行代码，瞬间提高100倍运行速度，部分代码用图片的方式呈现出来，方便各位观看与收藏,要是喜欢的话，记得一定不要忘记点赞关注嗷！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。这篇文章主要介绍了一行代码让 Python 的运行速度提高100倍的相关知识,需要的朋
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2023-06-16 19:23:13
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如果你的Python程序太慢，你可以按照下面给出的提示和技巧 -
翻译
2023-07-12 15:06:33
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torch.nn.functional.grid_sample(input, grid, mode='bilinear', padding_mode='zeros', align_corners=None)提供一个input的Tensor以及一个对应的flow-field网格(比如光流，体素流等)，然后根据grid中每个位置提供的坐标信息(这里指input中pixel的坐标)，将input中对应位
# Java中`for`循环的性能分析与优化
在学习Java的过程中，许多初学者会发现`for`循环在处理大量数据时可能表现得比较慢。这引发了不少开发者对`for`循环性能的关注。本文将分析Java的`for`循环的性能特性，并提出一些优化建议。
## Java中的`for`循环
`for`循环是Java中一种基本的控制结构，用于重复执行代码块。以下是一个经典的`for`循环示例，用于计算从
原创
2024-08-14 07:41:17
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# 解决Android下载太慢问题
在使用Android设备下载应用程序或文件时，有时会遇到下载速度太慢的问题。这可能是由于网络连接问题、设备性能问题或应用程序本身的问题导致的。在本文中，我们将讨论一些可能的原因，并提供解决方法。
## 可能的原因
1. **网络连接问题**：如果您的网络连接不稳定或速度慢，下载速度会受到影响。
2. **设备性能问题**：如果您的设备存储空间不足或处理器性
原创
2024-05-27 06:04:50
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