简介gRPC 一开始由 Google 开发，是一款语言中立、平台中立、开源的远程过程调用(RPC)系统。在 gRPC 里客户端应用可以像调用本地对象一样直接调用另一台不同的机器上服务端应用的方法，使得您能够更容易地创建分布式应用和服务。与许多 RPC 系统类似，gRPC 也是基于以下理念：定义一个服务，指定其能够被远程调用的方法（包含参数和返回类型）。在服务端实现这个接口，并运行一个 gRPC 服
环境：pyhton2.7性能分析方法：运行时间较小为优import time
init_time = time.clock()
func()
last_time = time.clock()性能时间times值的大小times = last_time - init_time() 一：字符串连接在python里面，字符串是不可变的（immutable），就是说一旦你创建了一个字符串就不可以
python为什么性能差：回到顶部 当我们提到一门编程语言的效率时：通常有两层意思，第一是开发效率，这是对程序员而言，完成编码所需要的时间；另一个是运行效率，这是对计算机而言，完成计算任务所需要的时间。编码效率和运行效率往往是鱼与熊掌的关系，是很难同时兼顾的。不同的语言会有不同的侧重，python语言毫无疑问更在乎编码效率，life is short，we use&
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2017-05-24 09:50:03
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正文python为什么性能差： 当我们提到一门编程语言的效率时：通常有两层意思，第一是开发效率，这是对程序员而言，完成编码所需要的时间；另一个是运行效率，这是对计算机而言，完成计算任务所需要的时间。编码效率和运行效率往往是鱼与熊掌的关系，是很难同时兼顾的。不同的语言会有不同的侧重，python语言毫无疑问更在乎编码效率，life is short，we use&nb
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2023-06-01 18:27:45
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Python是一种易于学习且易于编写的编程语言，但它在性能方面可能存在一些问题。本文将介绍一些高效Python的性能优化技巧，包括使用适当的数据结构、使用生成器而不是列表、使用函数而不是Lambda表达式等等。每个要点都将详细介绍其原理，并通过代码示例展示实际应用。本文旨在帮助Python程序员提高代码性能。 文章目录1. 使用适当的数据结构2. 使用生成器而不是列表3. 使用函数而不是Lambd
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2023-09-18 15:56:28
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python性能优化技巧优化通常包含两方面的内容：减小代码的体积，提高代码的运行效率。改进算法，选择合适的数据结构一个良好的算法能够对性能起到关键作用，因此性能改进的首要点是对算法的改进。在算法的时间复杂度排序上依次是：O(1) -> O(lg n) -> O(n lg n) -> O(n^2) -> O(n^3) -> O(n^k) -> O(k^n) -&g
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2023-09-18 16:04:26
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代码优化能够让程序运行更快，它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高，根据 80/20 原则，实现程序的重构、优化、扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量。优化通常包含两方面的内容：减小代码的体积，提高代码的运行效率。改进算法，选择合适的数据结构一个良好的算法能够对性能起到关键作用，因此性能改进的首要点是对算法的改进。在算法的时间复杂度排序上依次是：O(1) ->
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2023-08-16 10:14:28
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Python是一种解释型语言，相比于编译型语言，其执行速度要慢很多。因此，在一些对性能要求比较高的场景下，如大数据处理、科学计算、网络爬虫等，Python的性能往往成为了瓶颈。为了解决这个问题，Python开发者需要对代码进行性能优化。本文将介绍Python代码性能优化的基本原理和常用的优化方法。基本原理Python代码性能优化的基本原理是尽量减少程序的运行时间和内存占用。要实现这个目标，我们需要
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2023-08-09 14:56:53
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分成两部分：代码优化和工具优化原文：http://my.oschina.net/xianggao/blog/102600阅读Zen of Python,在Python解析器中输入import this. 一个犀利的Python新手可能会注意到"解析"一词, 认为Python不过是另一门脚本语言. "... Read More
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2015-05-31 12:49:00
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# Python PooledDB 性能优化
在高并发的应用场景中，数据库连接的开销往往成为性能瓶颈。为了解决这一问题，Python 的 `PooledDB` 类库可以帮助我们实现数据库连接池，从而有效地管理和重用数据库连接，减少连接创建和销毁的开销。本文将在介绍 `PooledDB` 的基本概念的基础上，结合代码示例展示如何进行性能优化。
## 什么是数据库连接池？
数据库连接池是一个预先
内容简介 · · · · · ·全面掌握Python代码性能分析和优化方法，消除性能瓶颈，迅速改善程序性能！对于Python程序员来说，仅仅知道如何写代码是不够的，还要能够充分利用关键代码的处理能力。本书将讨论如何对Python代码进行性能分析，找出性能瓶颈，并通过不同的性能优化技术消除瓶颈。本书从基本的概念开始，循序渐进地介绍高级的优化主题。首先介绍了Python的
原创
2023-05-18 15:55:48
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环境背景：
参考链接：
https://segmentfault.com/a/1190000000666603
原创
2021-08-29 14:23:35
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1 字典与列表Python 字典中使用了 hash table，因此查找操作的复杂度为 O(1)，而 list 实际是个数组，在 list 中，查找需要遍历整个 list，其复杂度为 O(n)，因此对成员的查找访问等操作字典要比 list 更快。from time import time t = time() list = ['a','b','is','python','jason','hel
原创
2016-09-18 14:57:01
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# Python Queue 性能优化
## 引言
在Python编程中，队列（Queue）是一种常用的数据结构，用于在多线程和多进程的情况下实现线程安全的数据交互。然而，在处理大量数据时，队列的性能可能成为一个瓶颈。本文将介绍一些优化技巧，以提高Python队列的性能。
## Python Queue 概述
队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，常用的操作有入队（push）和出队（p
这段时间笔者几篇文章介绍了改性能优化的文章. 关联文章的地址nginx性能优化最近在测试服务器压力的时
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2013-05-27 19:44:00
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下载地址：https://pypy.org/download.html
# python2.7版本 yum install pypy # python3.6版本https://bitbucket.org/pypy/pypy/downloads/pypy3.6-v7.1.1-src.tar.bz2# python3.5版本wget https://bitbucket.org/pypy/pypy/d
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2019-09-20 17:22:00
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第一章：引言在当今快节奏的软件开发行业中，选择合适的开发框架对于开发人员来说至关重要。Python作为一种流行的编程语言，拥有众多强大的框架，其中包括Django、Flask和Pyramid。本文将比较这三个Python框架的优缺点和应用场景，帮助开发人员更好地理解和选择适合自己项目的框架。第二章：DjangoDjango是一个全功能的Web开发框架，它提供了许多开箱即用的功能和工具，
图源：Google 我是一名Python工程师，所以你可以认为我有偏见。在本文中，我想澄清一些关于Python的批评，并探讨在使用Python进行数据工程、数据科学和分析学的日常工作中，我们是否有必要担忧速度。 Python速度很慢吗？ 在我看来，这类问题应该基于特定的情境和用例提出。与编译语言（如C语言）相比，Python处理数字的速度慢吗？是的，慢。这是众所周知的
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2023-07-10 15:39:24
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1.性能Py3.0运行 pystone benchmark的速度比Py2.5慢30%。Guido认为Py3.0有极大的优化空间，在字符串和整形操作上可 以取得很好的优化结果。 Py3.1性能比Py2.5慢15%，还有很大的提升空间。2.编码 Py3.X源码文件默认使用utf-8编码，这就使得以下代码是合法的： >&
调试：1.处理语法错误：当面对我们不相信是指定行中出现的错误时，错误几乎总是出现在该行的上一行。2.处理运行时错误：应该从最后一行向最前一行进行。3.在某些情况下，回溯信息会显示异常发生在python的标准库或第三方库中，对这样的情况，最好的方法是向上回溯查看信息，直到初次发现其中列出的某个文件是我们自己的文件。4.不要一上来就写上异常处理程序，要真正出现异常时，再在最小单元内精确处理异常。。5.
