对于同一个页面的两个无关业务，我们可以通过线程池来优化。这里写了两个测
原创
2023-01-17 18:53:00
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背景前段时间学习了python的多线程爬虫，当时爬取一个图片网站，开启多线程后，并没有限制线程的数量，也就是说，如果下载1000张图片，会一次性开启1000个子线程同时进行下载 现在希望控制线程数量：例如每次只下载5张，当下载完成后再下载另外5张，直至全部完成 查了一些资料，发现在python中，threading 模块有提供 Semap
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2024-09-14 15:08:15
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用Python和Pandas进行数据分析，很快就会用到循环。但在这其中，就算是较小的DataFrame，使用标准循环也比较耗时。遇到较大的DataFrame时，需要的时间会更长，会让人更加头疼。现在，有人忍不了了。他是一位来自德国的数据分析师，名叫Benedikt Droste。他说，当自己花了大半个小时等待代码执行的时候，决定寻找速度更快的替代方案。在给出的替代方案中，使用Numpy向量化，与使
1. 避免全局变量全局变量# 不推荐写法。
import math
size = 10000
for x in range(size):
for y in range(size):
z = math.sqrt(x) + math.sqrt(y)局部变量# 推荐写法。
import math
def main(): # 定义到函数中，以减少全部变量使用
size
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2024-08-25 22:08:10
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# Python多线程速度提升指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助刚入行的小白们理解并实现Python多线程以提升程序的运行速度。Python的多线程可以有效地利用多核处理器的优势，提高程序的并行处理能力。以下是实现多线程的基本流程和代码示例。
## 多线程实现流程
首先，我们通过一个表格来展示实现多线程的基本步骤：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
| --- | ---
原创
2024-07-30 12:28:28
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合理利用线程池能够带来三个好处。第一：降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。第二：减少系统对于，外部 服务的响应时间的等待。第三：提高线程的可管理性。线程是稀缺资源，如果无限制的创建，那么系统内存就会消耗完，所以就用引用到线程池的概念。下面的图是线程池的类的继承关系，顶级的Executor,是一个线程执行的工具。真正的线程接口是ExecutorService，里面包含
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2023-12-14 10:44:44
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合理利用线程池能够带来三个好处。第一：降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。第二：减少系统对于，外部 服务的响应时间的等待。第三：提高线程的可管理性。线程是稀缺资源，如果无限制的创建，那么系统内存就会消耗完，所以就用引用到线程池的概念。下面的图是线程池的类的继承关系，顶级的Executor,是一个线程执行的工具。真正的线程接口是ExecutorService，里面包含
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2023-12-14 10:44:35
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与其他编程语言相比，Python最大的特点就是能够让你在短时间内用极少的代码，实现大量的操作，比如：Java编写一个程序需要百行代码，而Python只需要十几行就能搞定。本篇文章为大家介绍一下提高Python运行效率的5个技巧，一起来学习一下吧。 1、多进程并行编程 对于CPU密集型的程序，可以使用multiProcessing的Process，Pool等封装好的类，通过多进程的方式实现并
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2023-09-11 10:58:32
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文章目录概览并行执行Wall-Clock当前发布只重新编译修改模块并行执行单元测试maven-mvnd 特性：maven依赖优化小结 概览【1】maven支持并发设置多线程编译 【2】子模块是可以并行编译打包的 【3】每个模块开启一个线程，但是这个线程不是立刻开启的，是由打包程序自己决定启用多少个线程 【4】dependency:analyze优化，寻找那些不需要的依赖，然后移除 【5】并发执行
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2024-03-04 13:56:50
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# Python ClickHouse 查询速度优化的复盘记录
在数据分析和大数据处理的领域，Python 与 ClickHouse 的结合为用户提供了高效的数据存储与查询方式。然而，随着数据量的不断增加，查询速度的问题逐渐显现出来。这篇文章将从问题背景入手，分析导致查询速度慢的原因，并提出优化方案，最后进行验证测试。
## 问题背景
在使用 Python 通过 ClickHouse 查询大
# Python优化写入表格速度
作为一名经验丰富的开发者，我理解新手在面对优化写入表格速度时可能会感到困惑。在本文中，我将向你介绍一个简单而有效的方法来优化Python中写入表格的速度。首先，我将向你展示整个优化流程的步骤，并使用表格和流程图的形式进行说明。然后，我将为每个步骤提供代码示例，并解释每个代码段的含义。
## 流程图
首先，让我们通过一个流程图来展示整个优化流程。
```me
原创
2024-01-31 07:03:29
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解决方案让我们把这个问题分解成几个步骤。在首先，我们需要从输入中获取一个整数，并确保该整数是3，10，或介于两者之间的任何数字。这就是3到10包含的意思。然后我们需要向用户请求一个用于打印方框的字符。在我们得到整数和字符之后，我们需要显示一个由字符组成的框，其宽度和高度由整数决定。对于第一步，我们需要从用户那里获得输入。这可以使用内置函数input()。它接受可选的提示作为参数，并以字符串形式返回
Python批量图片识别并翻译——我用python给女朋友翻译化妆品标签最近小编遇到一个生存问题，女朋友让我给她翻译英文化妆品标签。美其名曰：“程序猿每天英语开发,英文一定很好吧，来帮我翻译翻译化妆品成分”，”来，帮我看看这个面膜建议敷几分钟“。。。。看来斥巨资买化妆品不算完，还需要会各种英文介绍。默默收起大学考的一摞429分的四级证书，我打开了IDE。。。我打算开发一个能批量翻译的图片的demo
# Python中优化for迭代器速度的指南
在Python中，for循环是常用的工具，但在处理大量数据时，效率可能会成为问题。今天，我将教你如何优化for迭代器的速度。以下是我们整个流程的步骤。
## 优化流程
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 分析当前的代码，识别性能瓶颈 |
| 2 | 使用生成器替代列表，提高内存效率 |
| 3 |
原创
2024-09-27 03:51:41
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Python中，对象的赋值，拷贝（深/浅拷贝）之间是有差异的，如果使用的时候不注意，就可能产生意外的结果。下面本文就通过简单的例子介绍一下这些概念之间的差别。对象赋值直接看一段代码：will = ["Will", 28, ["Python", "C#", "JavaScript"]]
wilber = will
print id(will)
print will
print [id(e
让自动化测试脚本正常工作只是自动化测试的第一步，由于自动化脚本会经常执行并更新，因此测试脚本需要可以快速执行容易维护容易阅读本文会提供一些让selenium自动化脚本运行的更快的技巧。在page_source中断言text比直接使用text属性断言要快我们经常会需要断言页面中的某个部分包含一些具体的文本，下面的语句的输出结果是相同的driver.page_source
driver.find_e
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2023-11-20 06:11:55
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# Python多线程速度更慢的原因及解决办法
## 1. 前言
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教会刚入行的小白如何解决“Python多线程速度更慢”的问题。在解决这个问题之前，让我们先了解一下整个过程的流程。
## 2. 解决问题的流程
### 2.1 创建多线程
首先，我们需要创建多个线程来执行任务。在Python中，可以使用`threading`模块来进行多线程编程。下面是
原创
2023-09-16 13:32:27
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## Python线程锁多少线程速度最快
### 概述
在Python中，多线程编程是一种并发编程的方式，它允许我们同时执行多个线程，从而提高程序的执行效率。然而，多线程编程也会带来一些问题，其中之一就是线程安全性。当多个线程同时访问共享资源时，可能会导致数据竞争和不一致的结果。为了解决这个问题，我们可以使用线程锁来保护共享资源的访问。
本文将介绍Python中的线程锁，并讨论不同线程锁对程
原创
2024-01-29 04:32:00
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Table of Contents 1 NFS概述2 设置NFS读写块大小，优化传输速度3 网络包大小和网卡驱动4 网络包分片导致的溢出5 使用NFS over TCP6 超时和重传值7 守护进程NFSD的个数8 输入队列的内存限制9 关闭网卡和集线器的自动协商协议10 NFS的同步和非同步选项11 和NFS无关的提高服务器性能的方法12 文件属性与目录属性的更新时间 1 NFS：Net
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2024-05-25 20:20:44
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# 在Python中实现“多线程速度变慢”
## 一、引言
对于新手开发者来说，“多线程”是一个既神秘又强大的概念。多线程能够使程序同时执行多个任务，从而提高效率。然而，若不加以控制，过多的线程反而会使程序的速度减慢，这往往是由于线程切换、上下文切换和资源争用等问题导致的。本文将详细介绍如何在Python中实现“多线程速度变慢”的效果，并分析其中的原理和机制。
## 二、实现流程图
我们将
原创
2024-09-03 05:44:38
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