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
转载
2023-07-07 00:04:57
303阅读
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
转载
2023-09-18 20:09:59
50阅读
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
转载
2023-08-05 20:01:08
50阅读
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
转载
2023-08-13 22:36:19
89阅读
Numpy支持大量的维度数组和矩阵运算，对数组运算提供了大量的数学函数库！Numpy比Python列表更具优势，其中一个优势便是速度。在对大型数组执行操作时，Numpy的速度比Python列表的速度快了好几百。因为Numpy数组本身能节省内存，并且Numpy在执行算术、统计和线性代数运算时采用了优化算法。Numpy的另一个强大功能是具有可以表示向量和矩阵的多维数组数据结构。Numpy对矩阵运算进行
转载
2023-06-28 18:49:15
214阅读
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
转载
2023-07-04 12:03:27
126阅读
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
转载
2023-07-02 22:46:44
90阅读
用过Matlab的人都知道，Matlab是一种解释性语言，存在计算速度慢的问题，为了提高程序的运行效率，matlab提供了多种实用工具及编码技巧。
1. 循环矢量化Matlab是为矢量和矩阵操作而设计的，因此，可以通过矢量化方法加速M文件的运行。矢量化是指将for循环和while循环转换为等价的矢量或矩阵操作。下面给出一个循环的例子：i=0;
for n = 0:0.1:1000
转载
2024-05-21 15:40:27
121阅读
1. Python编程速度技巧1.1. 最常见* 一个最常见的速度陷坑(至少是俺在没看到网上这篇介绍时陷进去过好些次的) 是: 许多短字串并成长字串时, 大家通常会用:切换行号显示1 shortStrs = [ str0, str1, ..., strN] 2 N+1个字串所组成的数列 3 longStr = '' 4 for s in shortStrs:
前面写了huffman压缩，解压缩的程序程序改写了一下，加入了范式huffman压缩，解压缩。实现在设计上利用compressor.py,decompressor.py定义两个框架类给出压缩，解压缩的框架流程，huffman和范式huffman继承这两个框架，并给出不同的实现，同时范式huffman的压缩会复用一部分huffman压缩的函数实现。利用list，和索引，实现合并分组，来模拟二叉树的
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
转载
2023-09-25 09:50:17
75阅读
原标题：Python太慢？并行运算Process Pools三行代码提速4倍Python是适用于处理数据或者把重复任务自动化的绝佳编程语言。有几个网页日志要抓取或者一百万张图片要调整？没问题！你几乎总是能找到对应的Python库帮助您轻松完成任务。Python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，P
转载
2023-09-21 10:37:39
76阅读
写在前面：本人也是个小白，刚学算法，写的东西都是学习笔记，前面几篇也是，肯定有失偏颇，欢迎指出捏。需要注意的是只有C与C++需要高精度算法，python和java都是支持高精度数据的。那么数据大到什么程度需要进行高精度算法呢？我们知道，就C++来说，最大的整数数据类型是unsigned long long = 18,466,744,073,709,551,615超过这个数值的数据进行运算时，计算机
转载
2024-07-22 20:34:32
62阅读
对于Python程序来说，虽然程序编写简单，容易上手，但是相比于C++、Java等编程语言，Python程序的运行速度却没有优势。虽然有很多的第三方库可以帮助提升Python的运行速度，但是使用起来非常的麻烦。今天，小编想从程序编写的角度，来提升程序的运行速度。1.巧妙的利用Python的数据类型在Python程序中，对于list列表进行 for i in list1的操作时，其时间复杂度为O(n
转载
2023-09-05 16:45:07
452阅读
Python是一个很酷的语言，因为你可以在很短的时间内利用很少的代码做很多事情。不仅如此，它还能轻松地支持多任务，比如多进程等。Python批评者有时会说Python执行缓慢。本文将尝试介绍6个技巧，可加速你的Python应用程序。 1.让关键代码依赖于外部包虽然Python让许多编程任务变得容易，但它可能并不总能为紧急的任务提供最佳性能。你可以为紧急的任务使用C、C++或机器语言编写的外部包，
转载
2023-07-04 12:07:28
422阅读
## VB与Python的运算速度比较
计算机语言的选择对程序的性能有着重要的影响。在科学计算、数据分析和机器学习等领域，Python和Visual Basic (VB)都是常用的编程语言。然而，Python和VB在运算速度方面存在较大的差异。本文将探讨Python和VB的运算速度，并通过代码示例进行比较。
### Python的运算速度
Python是一种解释型语言，它的代码在运行之前需要
原创
2023-08-24 18:40:34
142阅读
# 提高MySQL查询速度的方法之一：使用JSON运算符
在数据库查询中，我们经常需要对JSON数据进行操作和查询。MySQL 5.7版本引入了JSON数据类型以及JSON函数，使得对JSON数据的操作更加方便和高效。本文将介绍如何使用MySQL中的JSON运算符来提高查询速度。
## 什么是JSON运算符
JSON运算符是一组用于处理JSON数据的特殊运算符，包括->（提取指定键的值）、-
原创
2024-04-06 04:19:28
93阅读
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
## Python提高读取网页速度
在使用Python进行网页数据爬取时，读取网页的速度是一个非常重要的问题。由于网络请求的延迟和网页内容的复杂性，读取网页数据可能会非常耗时。本文将介绍一些提高读取网页速度的方法，并提供相应的Python代码示例。
### 1. 使用多线程或多进程
在进行网页数据爬取时，可以使用多线程或多进程来同时读取多个网页，提高读取速度。Python提供了多线程和多进程
原创
2023-09-29 04:40:44
115阅读
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
转载
2023-09-13 16:10:19
147阅读
