原因：1、python是动态语言；2、python是解释执行，但是不支持JIT；3、python中一切都是对象，每个对象都需要维护引用计数，增加了额外的工作。4、python GIL；5、垃圾回收。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
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2024-08-04 18:32:20
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前言无论使用哪种语言，我们都需要关注性能优化，提高执行效率。选择脚本语言需要持久的速度。在某种程度上，这句话说明了Python作为一种脚本语言的缺点，即执行效率和性能不够好。虽然Python从来没有像C和Java那样快，但是许多Python项目位于开发语言的最前沿。Python很容易使用，但大多数使用它的人都知道，在处理密集型CPU时，它的大小仍然低于C、Java和JavaScript。但是许多第
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2023-11-18 14:53:03
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# Mongodb Skip 执行效率低
## 简介
在使用 Mongodb 进行查询时，有时候我们需要跳过一定数量的结果，这时候通常会使用 `skip` 方法。然而，使用 `skip` 方法可能会导致查询执行效率低下的问题。本文将介绍 `skip` 方法的使用和效率问题，并提供一些优化的方法。
## 使用 skip 方法
在 Mongodb 中，`skip` 方法用于跳过指定数量的文档，常用
原创
2024-01-30 11:14:45
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oracle的索引陷阱 文/Ray一个表中有几百万条数据，对某个字段加了索引，但是查询时性能并没有什么提高，这主要可能是oracle的索引限制造成的。 oracle的索引有一些索引限制，在这些索引限制发生的情况下，即使已经加了索引，oracle还是会执行一次全表扫描，查询的性能不会比不加索引有所提高，反而可能由于数据库维护索引的系统开销造成性能更差。 下面是一些常见的索引限制问题。 1
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2024-07-08 20:33:09
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脚本大联合：Java生态中的动态脚本执行库详解前言在现代软件开发中，动态脚本的使用越来越受到重视。本文将深入探讨Java生态中几个重要的动态脚本执行库，包括Apache Groovy、ScriptEngine API、Nashorn、Kotlin Scripting和JRuby。通过对每个库的概述、特性以及与Java的集成方式进行详细分析，读者将深入了解如何在Java应用中灵活运用动态脚本，为软件
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2024-09-21 07:00:24
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# Python tarfile模块效率低的原因与优化方法
在Python中，`tarfile`模块用于处理`tar`格式的压缩文件。虽然这个模块提供了简单易用的接口，但在处理大文件或大量文件时，效率常常令人失望。本文将探讨`tarfile`模块效率低的原因，并提供一些优化的方法。
## 为什么tarfile效率低
1. **单线程处理**: Python的`tarfile`模块在读取和写入
原创
2024-10-11 06:20:15
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## Java的for循环执行update效率低的原因及解决方法
### 简介
在Java开发中，我们经常会使用for循环来进行迭代操作，比如更新数据库中的多条数据。然而，有时候我们会发现使用for循环执行update操作的效率相对较低，这是因为在每次循环中都会进行一次数据库的操作，而这种频繁的操作会导致性能下降。本文将解释为什么for循环执行update效率低，并提供一些解决方法，帮助你提高
原创
2023-08-22 04:37:44
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# MYSQL 游标执行效率怎么这么低
在实际应用中，使用 MySQL 游标（Cursor）时，许多开发者可能会遇到执行效率低下的问题。游标在处理大数据集时，相较于其他操作会显得格外缓慢。这篇文章将探讨游标效率低的原因，并提供一种实际解决方案。同时，我们也会通过类图和状态图加深对整个过程的理解。
## 一、游标的定义与使用场景
### 1.1 游标的定义
游标是一种数据库对象，允许用户逐行
原创
2024-10-19 04:09:00
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1.group by：（最慢） 【原因】：group by 在执行是首先要将临时表中的数据进行排序，然后再进行分组2.order by：【原因】：需要对select生成的临时表中数据行进行一次排序，然后要将排好顺序的数据行组成一个全新的临时表3.where：【原因】：需要对表中的所有的数据行进行遍历，如果当前临时表中的数据行过多的话，导致where执行的效率非常的慢4.limit：【原
原创
2023-06-12 00:07:04
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js = "$('#bdy_content').val(%s);"%(bdy_content) driver.execute_script(js)可以使用js的方法向input或者textarea传值 这样速度基本
原创
2023-03-10 01:48:11
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# Python 效率低的原因及优化方法
在软件开发中，Python 由于其简单易用、库丰富而被广泛使用。然而，它在某些情况下效率较低，特别是当涉及到大量数据处理时。本文将探讨 Python 效率低的原因，并提供一些优化的建议。我们将分步骤进行，并且使用表格和甘特图来清晰地呈现流程。
## 整体步骤
| 步骤 | 描述 | 代码示例
前言本文来自于网络的拼凑，目的在于面试时可以让大家 pretend to be something (zhuang bi) 。一、执行语句执行效率低下的原因① SQL语句本身没那么慢，但是在某些特殊情况下会出现执行效率低下的问题。② SQL语句本身就很慢。二、解决方法1、针对第一种情况① 数据库正在刷新脏页： 当我们要往数据库插入一条数据、或者要更新一条数据的时候，我们知道数据库会在内存中把对应字
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2023-09-02 16:45:17
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简介：Life is short，you need Python。一门编程语言的效率通常有两层意思，一方面是指开发效率，即程序员完成编码所需要的时间；另一方面是运行效率，即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。运行效率缓慢的原因：Python是动态语言，造成运行时的不确定性影响运行效率。Py
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2023-05-26 20:21:50
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数据库风格的dataframe合并 mergedf1 = DataFrame({'key':['b','b','a','c','a','a','b'],"data1":range(7)})
df2 = DataFrame({'key':['a','b','d'],"data2":range(3)})
df1
# data1 key
0 0 b
1 1 b
2 2 a
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2024-05-11 23:10:31
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test1简单遍历
结论:
当数组数据量很小 时候 for loop 和 for in 效率不相上下,随着数据量增长for in 快速枚举的优势 明显 如果需要知道 索引可用 enumrateBlocktest2根据value 查找对应index 例如 查找9999999对应索引
结论: 数据量小 for in 最好 enumerateBlock稍弱 但可读性更强 enumerateObje
# 为什么说"mysqlinstr效率低"？
在MySQL数据库中，有一个常用的函数叫做`INSTR`，用于在字符串中查找子字符串的位置。然而，`INSTR`函数在处理大数据量的情况下效率低下，可能会导致性能问题。本文将探讨为什么说"mysqlinstr效率低"，并结合代码示例来说明问题。
## 什么是INSTR函数？
`INSTR`函数是一个用于查询字符串中子字符串位置的MySQL内置函数
原创
2024-06-25 06:03:09
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## Android 反射效率低的解决方法
在Android开发中，反射提供了一种动态访问类和对象的方法，但由于其性能开销，通常应谨慎使用。如果你是一名刚入行的开发者，可能会对如何解决反射效率低下的问题感到困惑。接下来，我将通过一系列步骤为你揭示解决方案。
### 整体流程
以下是解决Android反射效率低的方法的流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-12 05:02:43
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查询速度慢的原因很多，常见如下几种： 1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷) 2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。3、没有创建计算列导致查询不优化。 4、内存不足 5、网络速度慢 6、查询出的数据量过大（可以采用多次查询，其他的方法降低数据量） 7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)
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2023-12-26 19:45:50
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# 理解Python的运算效率
Python因其简洁易用而广受欢迎，但在性能上，由于其设计特点，运算效率相对较低。本文旨在帮助新手了解Python运算效率低的原因，并通过具体的步骤和代码示例来阐述这一点。以下是实现过程的流程概览：
## 流程概览
```markdown
| 步骤 | 描述 |
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Redis - 持久化 rdb 和 aof 详解持久化rdb前置知识（可以先跳过）管道进程之间数据隔离单机持久化rdbredis中的rdb是如何实现的？fork()调用rdb的触发rdb的优点与弊端rdb知识图总览aof大纲aof的发展历程重写bufferredis作为内存数据库4.0之前演示4.0之后演示 持久化redis在作为缓存和数据库的区别在于，缓存一般都是有期限的热数据，非全量数据，数
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2024-09-25 21:02:36
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