python数据批量写入ScrolledText的优化方法
如下所示：
for i in data[::-1]:
self.maintenance_text.insert(tk.END, str(i['payload']) + '\n\n')
self.maintenance_text.see(tk.END)改为：
str_data = '\n\n'.join([str(i) for i in data[::-1]])
self.maintenance_text.insert(tk.END, str_data)
self.maintenance_text.see(tk.END)效率提升了百倍！
以上这篇python数据批量写入ScrolledText的优化方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。
时间： 2018-10-10
提高性能有如下方法 1.Cython,用于合并python和c语言静态编译泛型 2.IPython.parallel,用于在本地或者集群上并行执行代码 3.numexpr,用于快速数值运算 4.multiprocessing,python内建的并行处理模块 5.Numba,用于为cpu动态编译python代码 6.NumbaPro,用于为多核cpu和gpu动态编译python代码 为了验证相同算法在上面不同实现上的的性能差异,我们先定义一个测试性能的函数 def perf_comp_data(f
1.使用测量工具,量化性能才能改进性能,常用的timeit和memory_profiler,此外还有profile.cProfile.hotshot等,memory_profiler用了psutil,所以不能跟踪cpython的扩展: 2.用C来解决费时的处理,c是效率的代名词,也是python用来解决效率问题的主要途径,甚至有时候我都觉得python是c的完美搭档.常用的是Cython,直接把py代码c化然后又能像使用py包一样使用,其次是ctypes,效率最最高的存在,最后还有CPython
1>保存为二进制文件,pkl格式 import pickle pickle.dump(data,open('file_path','wb')) #后缀.pkl可加可不加 若文件过大 pickle.dump(data,open('file_path', 'wb'),protocol=4) 读取该文件: data= pickle.load(open('file_path','rb')) 2>保存为二进制文件,npz格式 import numpy as np np.savez('file_path/
测试与提高性能 Apache服务器已经被设计得尽可能的快,即使你用一台配置不高的机器,用不着进行太复杂的设置,它的响应内容就足以塞满以前的各种窄带连接.但随网站内容日益复杂和带宽的增加,对Apache进行优化以取得更好的性能变得日益重要起来. 如果优化的结果仅仅是极小的性能提升那真是浪费时间.试想一下,你花了好几个小时甚至几天调整Apache的各种参数但结果仅是几个百分点的性能提升?因此,在优化前你做的第一步应该是测试你目前的服务器的性能水平以便决定如何优化你的服务器并衡量优化的效果. 关于对A
这里说的正则表达式优化,主要是针对目前常用的NFA模式正则表达式,详细可以参考:正则表达式匹配解析过程探讨分析(正则表达式匹配原理).从上面例子,我们可以推断出,影响NFA类正则表达式(常见语言:GNU Emacs,Java,ergp,less,more,.NET语言, PCRE library,Perl,PHP,Python,Ruby,sed,vi )其实主要是它的"回溯",减少"回溯"次数(减少循环查找同一个字符次数),是提高性能的主要方法. 我们来看个例子:
背景 如今前端工程化的概念早已经深入人心,选择一款合适的编译和资源管理工具已经成为了所有前端工程中的标配,而在诸多的构建工具中,webpack以其丰富的功能和灵活的配置而深受业内吹捧,逐步取代了grunt和gulp成为大多数前端工程实践中的首选,React,Vue,Angular等诸多知名项目也都相继选用其作为官方构建工具,极受业内追捧.但是,随者工程开发的复杂程度和代码规模不断地增加,webpack暴露出来的各种性能问题也愈发明显,极大的影响着开发过程中的体验. 问题归纳 历经了多个web项目
说明: 根据调查发现以上服务器线程缓存thread_cache_size没有进行设置,或者设置过小,这个值表示可以重新利用保存在缓存中线程的数量,当断开连接时如果缓存中还有空间,那么客户端的线程将被放到缓存中,如果线程重新被请求,那么请求将从缓存中读取,如果缓存中是空的或者是新的请求,那么这个线程将被重新创建,如果有很多新的线程,增加这个值可以改善系统性能.通过比较 Connections 和 Threads_created 状态的变量,可以看到这个变量的作用.(-->表示要调整的值) 根据物理
一 概念介绍 Index Condition Pushdown (ICP)是MySQL 5.6 版本中的新特性,是一种在存储引擎层使用索引过滤数据的一种优化方式. a 当关闭ICP时,index 仅仅是data access 的一种访问方式,存储引擎通过索引回表获取的数据会传递到MySQL Server 层进行where条件过滤. b 当打开ICP时,如果部分where条件能使用索引中的字段,MySQL Server 会把这部分下推到引擎层,可以利用index过滤的where条件在存储引擎层进行
GPU过度绘制 •打开开发者选型,"调试GPU过度绘制",蓝.绿.粉红.红,过度绘制依次加深 •粉红色尽量优化,界面尽量保持蓝绿颜色 •红色肯定是有问题的,不能忍受 使用HierarchyView分析布局层级 •删除多个全屏背景:应用中不可见的背景,将其删除掉 •优化ImageView:对于先绘制了一个背景,然后在其上绘制了图片的,9-patch格式的背景图中间拉伸部分设置为透明的,Android 2D渲染引擎会优化9-patch图中的透明像素.这个简单的修改可以消除头像上的过度
查询操作和性能优化 1.基本操作 增 models.Tb1.objects.create(c1='xx', c2='oo') 增加一条数据,可以接受字典类型数据
**kwargs obj = models.Tb1(c1='xx', c2='oo') obj.save() 查 models.Tb1.objects.get(id=123) # 获取单条数据,不存在则报错(不建议) models.Tb1.objects.all() # 获取全部 models.Tb1.objects.filter(na
