1.while循环和for循环相同条件下的运行效率比较：如下代码：1 import time as tm
2 import timeit as tt
3 import random as rm
4
5 def while_time():
6 i = 0
7 while i < 100000001:
8 i += 1
9 if
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2023-06-15 11:08:10
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python语言在最近几年国内大火的编程语言中一直处于前三的位置 那是因为它具更高更快更强的特点： 1）更高—开发效率更高 python语言是完全开源的，其中有许多第三方库，让程序员犹如神助， 2）更快—运行速度更快 由于近些CPU处理速度的快速发展，编程语言本身的快慢在大多数业务场景下已不再被做为主要考量，最近几年Py解释器在不断的提高着Python的运行速度 ，通过Py运行的程序，在某些场景下
# MongoDB DBCursor while循环很慢：优化技巧与实践
在使用MongoDB进行数据操作时，我们经常会遇到需要遍历大量文档的情况。然而，使用`DBCursor`的`while`循环进行数据遍历时，可能会遇到性能瓶颈。本文将探讨这一问题的原因，并提供一些优化技巧和实践方法。
## 问题原因分析
首先，我们需要了解为什么使用`DBCursor`的`while`循环会很慢。主要原
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改成推导列表，高下立判，性能提高了很多，提升了200
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2023-08-18 17:53:13
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作者：Nirmalya Ghosh在本文中，我将介绍一些简单的方法，可以将Python for循环的速度提高1.3到900倍。Python内建的一个常用功能是timeit模块。下面几节中我们将使用它来度量循环的当前性能和改进后的性能。对于每种方法，我们通过运行测试来建立基线，该测试包括在10次测试运行中运行被测函数100K次(循环)，然后计算每个循环的平均时间(以纳秒为单位，ns)。 几个简单方
对于某个城市的出租车数据，一天就有33210000条记录，如何将每辆车的数据单独拎出来放到一个专属的文件中呢？
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2023-06-27 22:53:53
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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改成推导列表，高下立判，性能提高了很多，提升了200%2.用set而不用list我们再来看一个常见的场景，搜索性能的时候用set是列表10倍
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2023-07-30 22:37:27
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对于我这种追求极致的人来说，效率很重要。
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2023-06-27 21:36:17
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前面讲了mysql的启动，线程的初始化，线程池的基本原理，现在就看看工作线程都在循环中主要干了什么，顺便说一下以后的方向，以后主要会学习mysql的cache原理，大约涉及到6000行左右的代码，不知道什么时候能搞清楚，之后就会进入innodb引擎，主要攻几方面方面：innodb的文件存储结构，索引的实现，锁的实现，事务的实现。mysql的工作线程调用的函数栈很浅，如果我们在mysql不处理任何命
# Java 三层循环性能优化指南
在软件开发中，嵌套循环是一项常见的操作，但随着循环层数的增加，性能可能显著下降，尤其是当循环体内的处理逻辑复杂时。本文将为刚入行的小白解释如何实现 Java 中的三层循环，并提供一些性能优化的建议。
## 整体流程
以下是实现三层循环的流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------
目录NumPy ndarray：多维数组对象创建 ndarraysndarrays 的数据类型NumPy arrays 的算术运算索引、切片布尔索引Fancy Indexing数组转置和轴变换Universal FunctionsReferences NumPy（Numerical Python 的缩写）是 Python 最重要的数值计算工具包之一。对 NumPy arrays 和它面向数组（a
# Python Numpy数组循环拼接指南
在数据处理和分析的过程中，常常需要将多个Numpy数组合并（拼接）在一起。尤其是在处理批量数据时，了解如何高效地使用循环拼接Numpy数组显得非常重要。在这篇文章中，我将一步步引导你如何实现这一过程。
## 流程概述
下面是实现“Python Numpy数组循环拼接”的整体流程。我们将用表格的方式展示每一个步骤，并简要说明每一步所需的操作。
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1、什么是numpy？一言以蔽之，numpy是python中基于数组对象的科学计算库。提炼关键字，可以得出numpy以下三大特点：拥有n维数组对象;拥有广播功能(后面讲到)；拥有各种科学计算API，任你调用； 2、如何安装numpy？因为numpy是一个python库，所以使用python包管理工具pip或者conda都可以安装。安装python后，打开cmd命令行，输入：pip inst
# 如何实现“java workbook导出 循环set行列很慢”
## 一、流程概述
为了解决“java workbook导出 循环set行列很慢”的问题，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建Workbook对象 |
| 2 | 创建Sheet对象 |
| 3 | 设置行列数据 |
| 4 | 导出Workbook文件 |
文章目录NumPy库---数组进阶操作1. 数组广播机制1.1 数组与数的计算1.2 数组与数组的计算1.3 广播原则2. 数组形状的操作2.1 reshape和resize方法2.2 flatten和ravel方法2.3 不同数组的组合2.4 数组的切割2.5 数组转置和轴对称 NumPy库—数组进阶操作1. 数组广播机制1.1 数组与数的计算在Python列表中，想要对列表中所有的元素都加一
一、ListPython内置的一种数据类型是列表：list。 list是一种有序的集合，可以随时添加和删除其中的元素。list是数学意义上的有序集合，也就是说，list中的元素是按照顺序排列的。构造list非常简单，按照上面的代码，直接用 [ ] 把list的所有元素都括起来，就是一个list对象。通常，我们会把list赋值给一个变量，这样，就可以通过变量来引用list：(1). 正序访问 L =
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2023-08-16 15:46:12
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练习题元素分类有如下值集合[11,22,33,44,55,66,77,88,99]将所有大于66的数作为一个列表放在字典的key为k1的value小于等于66的为k2的value{'k1':[77,88,99],'k2':[11,22,33,44,55,66]}脚本vim day3-1#!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-
number_lis
1. 引言Numpy是Python中常见的数据处理库。Numpy是 Numerical Python的缩写，它是数据科学中经常使用的库。Numpy专门用于处理矩阵运算，因为它包含各式各样的处理函数。在本文中，我们主要用于学习如何迭代遍历访问矩阵中的元素。闲话少说，我们直接开始吧！2. 使用For循环遍历首先我们来看个例子，使用循环来遍历数组，样例代码如下：import numpy as nparr
原创
2022-04-16 11:03:23
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3图
NumPy NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包。部分功能如下：ndarray, 具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数（无需编写循环）。用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。用于集成C、C++、Fortran等语言编写的代码的工具。 首先要导入numpy库：import
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2023-08-13 22:29:36
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数据库系统是管理信息系统的核心，基于数据库的联机事务处理（OLTP）以及联机分析处理(OLAP)是银行、企业、政府等部门最为重要的计算机应用之一。从大多数系统的应用实例来看，查询操作在各种数据库操作中所占据的比重最大，而查询操作所基于的SELECT语句在SQL语句中又是代价最大的语句。举例来说，如果数据的量积累到一定的程度，比如一个银行的账户数据库表信息积累到上百万甚至上千万条记录，全表扫描一次往
