1、死循环的效率问题死循环本身是无害的，但纯计算无io的死循环就会有致命的效率问题。1、下面这种死循环，虽然不是进行计算，对cpu的消耗不大，但是如果多个这样的程序并行运行，还是会有很大的效率问题
num = 0
while num < 10:
print(num)
2、下面这种死循环是不会造成效率问题，因为这种情况cpu是有休息时间的
while True:
info =
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2023-11-09 05:35:45
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在Python开发中，随着项目规模的扩大和需求的变化，性能和效率的提升变得愈发重要。然而，许多开发者在编写代码时并未考虑到优化，导致在面对复杂场景和高并发请求时，系统的响应速度和资源消耗成为瓶颈。因此，如何有效“提高”Python的性能，对于开发者来说是一个必须直面的问题。
## 背景定位
在面对复杂应用时，开发者常常需要对现有的Python代码进行优化，以提高系统的整体性能。根据《Pytho
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++或机器语言的外部功能包处理
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2023-07-07 00:04:57
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访问flyai.club，一键创建你的人工智能项目。作者 | 笑虎自己写Python也有四五年了，一直是用自己的“强迫症”在维持自己代码的质量，除了Google的Python代码规范外，从来没有读过类似的书籍。偶然的机会看到这么一本书，读完之后觉得还不错，所以做个简单的笔记。有想学习类似知识的朋友，又懒得去读完整本书籍，可以参考一下。1：引论建议1、理解Pythonic概念—-详见Python中的
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2023-09-25 09:50:17
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不喜欢Python的人经常会吐嘈Python运行太慢。但是，这里提供了6种方法来为你的Python应用提速。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++或机器语言的外部功能包处理时间敏感任务，可以有效提高应用的运行效率。这些功能包往往依附于特定的平台，因此你要根据自己所用的平台选择合适的功能包。简而言之，这个窍门要你牺牲应用
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2023-09-18 20:09:59
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python初学者爬虫教程（五）提升爬虫的速度并发，并行，同步，异步多线程爬虫单线程例子python中的多线程函数式类包装式简单多线程爬虫使用Queue的多线程爬虫多进程爬虫使用multiprocessing（Process+Queue）的多进程爬虫使用Pool+Queue的多进程爬虫多协程爬虫 并发，并行，同步，异步并发指在一个时间段内发生若干事件的情况，各个任务时间段短，经常切换，所以感觉是
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2023-08-05 11:44:09
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# 提高 Python 精度的全攻略
在数据分析和科学计算中，数字的精度是非常重要的。在 Python 中，我们可以通过多种方法来提高数值计算的精度。本文将详细介绍如何实现这一目标，下面是整件事情的流程步骤。
## 提高 Python 精度的流程步骤
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
|------|------
很多人抱怨说自己写的Python代码跑的慢，尤其是当处理的数据集比较大的时候，其实稍微改动几行代码就可以让你的代码性能提高好几倍，不信一起来看下面这个5个小技巧。 1.for 循环我们大部分的时候代码里面都有for循环，然后里面嵌套一段逻辑处理，下面有两种方法来完成: 二者的性能差距有多大呢，一般我们用内置的timeit模块来量化比较: 把传统的for改成推导列
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2023-09-24 09:39:55
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1. 优化代码和算法一定要先好好看看你的代码和算法。许多速度问题可以通过实现更好的算法或添加缓存来解决。本文所述都是关于这一主题的，但要遵循的一些一般指导方针是：测量，不要猜测。 测量代码中哪些部分运行时间最长，先把重点放在那些部分上。实现缓存。 如果你从磁盘、网络和数据库执行多次重复的查找，这可能是一个很大的优化之处。重用对象，而不是在每次迭代中创建一个新对象。Python 必须清理你创建的每个
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2023-11-22 16:12:19
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听说过异步爬虫的同学，应该或多或少听说过aiohttp这个库。它通过 Python 自带的async/await实现了异步爬虫。使用 aiohttp，我们可以通过 requests 的api写出并发量匹敌 Scrapy 的爬虫。我们在 aiohttp 的官方文档上面，可以看到它给出了一个代码示例，如下图所示： 我们现在稍稍修改一下，来看看这样写爬虫，运行效率如何。修改以后的代码如下：import
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2023-08-13 22:36:19
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这是本文的目录前言1、修炼底层技术2、良好的编码习惯3、多看优秀源码，学习代码思路4、多阅读Python经典书籍5、善用代码工具6、多总结、多分享、多输出零基础Python学习资源介绍?Python学习路线汇总??Python必备开发工具??Python学习视频600合集??实战案例??100道Python练习题??面试刷题??资料领取? 前言Python语言属于全场景编程语言，但是作为初学者来
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2023-08-05 20:01:08
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Python在性能方面不卓越，但是使用一些小技巧，可以提高Python程序的性能，避免不必要的资源浪费。1. 使用局部变量尽可能使用局部变量替代全局变量，可以是程序易于维护并且有助于提高性能节约成本。2. 减少函数调用的数量当需要确定对象类型时，使用isinstance()方法最好，id()次之，type()最差。为了避免重复计算，不要把重复操作作为参数放入循环中。3. 使用映射来替换条件搜索映射
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2024-02-05 12:25:49
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虽不懂python，但从几个小时到不到一分钟，确实让人震憾。
作者：winpub
尝试了一下用Python实现的K-Means Clustering算法，抽样了10000篇百科词条，分为1000个类，分词后词语总数为130000左右。如果把1000个类定义为1000个向量，每个向量的元素个数为130000，K-Means Clustering算法的第一步是初
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2023-08-05 21:55:00
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1、首先想说的第一点：转变学生时代的学习思维！不要把学习编程当做学生时代的应试考试来学了，编程它根本不是要死记硬背的东西啊！它是一门技能！那些早上6点起来在那背代码的，放心，最后还是不会写代码。没必要都去记住这些代码，理解代码比记住代码更重要，我们能理解代码是干什么用的就可以了。如果后面用的时候忘记了，反过头来知道在哪查找答案就可以了。举个最简单的例子：游泳，这也是一门技能学习吧。需要预习吗？需要
随着人工智能的大热，让Python逐渐走入人们的视线，一跃成为热门编程语言。Python的语言特性让它具备很多独特的优势，譬如能通过极少量代码完成许多操作，以及多进程，能够轻松支持多任务处理。除了多种优势外，Python也有不好的地方，运行较慢，下面为大家介绍6个窍门，可以帮你提高Python的运行效率。1、在排序时使用键Python含有许多古老的排序规则，这些规则在你创建定制的排序方法时会占用很
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2023-07-07 17:08:23
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Excel在当今的企业中非常非常普遍。无论您偏爱使用大数据分析Python的程度如何，最终，有时都需要使用Excel来展示您的发现或共享数据。 但这并不意味着仍然无法享受大数据分析Python的某些效率!实际上，使用名为的库xlwings，您可以使用大数据分析Python加快在Excel中的工作。 在本xlwings教程中，我们将逐步介绍如何在Excel中使用大数据分析Python来执行和
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2024-03-05 14:27:14
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原标题：教你学python编程的四个建议建议一：教是最好的学对新人来说，最好的学习方式是：找个老师，让他手把手的教你。你会发现，这只不过是个游戏而已，并不难学。在信息大爆炸的时代, 教材是极其不重要的一环。教学翻转是 Python 课程的主要模式。教别人其实不是一件容易的事情，尤其在缺少明确目标、详细目标分解、受众、指导以及自信的情况下，“教”可能最多是想象自己的笔记怎样能更好让人读懂。建议二：建
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2023-10-21 21:22:29
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问：说说提高Python运行效率的技巧？答：不喜欢Python的人经常会吐嘈Python运行太慢。今天具体来说一下提高python执行效率的方法，下面给大家介绍10种方法 。1、使用局部变量尽量使用局部变量代替全局变量：便于维护，提高性能并节省内存。一方面可以提高程序性能，局部变量查找速度更快;另一方面可用简短标识符替代冗长的模块变量，提高可读性。2、使用较新的Python版本Python已经更新
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2023-06-25 13:32:22
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EXCEL是我们工作中常用到工具，不要认为会点基本计算和各种函数就OK了。其实，EXCEL功能异常那个强大，如果善于利用能够极大提高工作效率，今天我们要讲的是EXCEL中一个十分实用的功能 — 名称管理器。对于经常使用EXCEL进行投资测算、数据分析和金融建模的朋友，它绝对是清神醒脑、滋阴养颜、延年益寿的效率。1朋友，在使用EXCEL进行计算与分析时，是否面临以下烦恼？1. 需要
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2023-12-28 10:58:00
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1. 引言如果有人问你 “什么是最快的编程语言?”，你可能会说"肯定不是Python!”其实,Python比我们想象的运行的要快。我们之所以有先入为主的认为Python运行慢,可能是我们平常的误用和缺乏使用技巧知识。接下来让我们看看如何用一些简单的Trick来提高我们程序的运行性能。2. 使用内置函数Python中的许多内置函数都是用C实现的，并且经过了很好的优化。因此，如果熟悉这些内置函数，就可
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2023-07-04 12:03:27
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