我们知道,python作为一种几乎是脚本语言的语言,其优点固然有,但是其有一个最大的缺点,就是运行速度没有办法和c,c++,java比.最近在些一些代码的时候也是碰到了这样的问题. 具体而言,python想提速度,基本思路是两个,有个就jit技术,在python中比较好用的就是pypy:另外一种就是先分析代码速度瓶颈,然后把性能瓶颈用c或者别的语言写成模块,让python调用.后面一种方法其实也存在折中,比如cython.对于cython,笔者目前也在学习中,后续有心得了,写成文章和大家分享.

提要: url anchor (ajax) => javascript engine (1~4 articles) => java VM vs. python interpreter => pypy ## 前两天在写<HTTP 初步探究>时,碰见一个问题,放到了 stackoverflow 上,简单讲,就是对于/#wd=keyword 形式的链接,在 Fiddler 抓包里,并没有看见 wd=keyword 被上传到服务器,但最终,keyword 被正确处理了(HTTP 交互

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前言 训练时使用GPU可以加速程序运行,本文介绍如何使用GPU加速. 前提条件 1. 机子有GPU显卡,并安装GPU显卡驱动: 2. 安装GPU的使用环境,CUDA等: 3. 打开nvidia-smi中的PM属性: 4. 程序中指定使用的GPU设备: 本文主要讲解如何指定GPU设备开启GPU进行加速. 操作过程 方法一: 看了好多教程都提到了使用 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" 或者export CUDA_VISIB

技术背景 之前写过一篇讲述如何使用pycuda来在Python上写CUDA程序的博客.这个方案的特点在于完全遵循了CUDA程序的写法,只是支持了一些常用函数的接口,如果你需要自己写CUDA算子,那么就只能使用非常不Pythonic的写法.还有一种常见的方法是用cupy来替代numpy,相当于一个GPU版本的numpy.那么本文要讲述的是用numba自带的装饰器,来写一个非常Pythonic的CUDA程序. CUDA的线程与块 GPU从计算逻辑来讲,可以认为是一个高并行度的计算阵列,我们可以想象成

pypy下载地址:https://bitbucket.org/pypy/pypy/downloads/ 如果下载太慢,去我网盘下载 https://pan.baidu.com/s/1i6j0xt0boS5j26WXvH5mPw 提取码: gst2 如何运行pypy? pypy的程序跟一般的python是一样的,代码不需要有什么改动.执行的时候,标准python用python xxx.py来执行,而pypy用pypy xxx.py就好了,没有区别. import time t = time.tim

原因 经常在使用Python的时候需要安装各种模块,而pip是很强大的模块安装工具但是由于国外官方默认pip访问速度慢,经常被墙,导致无法安装,所以我们最好是将自己使用的pip源更换一下,这样就能解决被墙导致的装不上库的烦恼 # 查看已经安装软件列表 $ pip freeze # 查看当前配置 $ python -m site USER_BASE 和 USER_SITE 其实就是用户自定义的启用Python脚本和依赖安装包的基础路径 镜像列表 http://mirrors.aliyun.com/

看了好多教程都提到了使用 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" 或者export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1但是我加进代码里面速度并没有提高,查了很久才找到问题所在,当你的电脑有两块以上GPU时,上面这两句代码才起作用! 因为我的电脑只有一块GPU,所以需要将参数的“1”改成“0”才可以,否则找不到“1”号设备,它就会默认使用CPU,速度不会提高. 如果是在终端中运行python程序,使用命令:CUDA_

使用 -i 参数指定源,豆瓣的很快: pip install web.py -i http://pypi.douban.com/simple anaconda: ~/.condarc channels: - "https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/" show_channel_urls: true

Python 现在已经不仅仅是胶水脚本语言了. 不信?看看下面使用Python的成功案例: YouTube - 主要由 Python编写 NASA Industrial Light & Magic Runs - 电影公司 OpenStack Sage - 科学软件及其他 (SciPy, PythonXY) WEB框架 Django, Pyramid, bottle... 修订控制系统 其他不错的软件 要是你正在寻找快速介绍美丽的Python语言,我推荐My-Favorite-Python-Thi

简介 目前非常多的数据竞赛都是提交代码的竞赛,而且加入了时间的限制,这就对于我们python代码的加速非常重要.本篇文章我们介绍在Python中加速代码的一些技巧.可能不是很多,但在一些大的循环或者函数调用时则能带来巨大的帮助. 十大Python加速技巧,首先导入numpy import numpy as np 1 List Comprehension 将for的append操作替换为列表中直接产出.这其中加速的主要原因是: 在循环的每次迭代中我们都需要调用append,然后在循环的每次迭代中将

http://blog.chedushi.com/archives/910 结论: 点评一下吧.django就是个渣,不多废话了.webpy的代码很简洁,可惜速度太慢了.bottle看起来快一点,不过也没有多出彩.tornado本身速度很快,不过模板——也就是如此吧.真的值得一用的,只有jinja2,mako,cheetah三个.速度都小于了5ms,单核每秒可以生成200个页面,16核机器上大概就能跑到3000req/s,性能比较高.jinja2的速度比较折衷,配置灵活,语法类似django是他

测试开发 来源:https://www.jianshu.com/p/ea6f7fb69501 Web UI测试自动化 splinter - web UI测试工具,基于selnium封装. 链接 selenium - web UI自动化测试. 链接 --推荐 mechanize- Python中有状态的程序化Web浏览.链接 selene - 使用Python + Ajax支持+ PageObjects + Widgets进行简明UI测试 链接 hitch - 基于服务的应用程序的高级集成测试框架

最近在leetcode刷题,明显的注意到同样的算法,python运行的要慢的多,查资料得到python运行的慢主要原因如下: 一.动态类型导致运行速度慢,在北邮人论坛里面的这篇帖子中有较为详细的解释,原文中有举例说明,本文没有例子讲解只是提取了原理来讲解,内容主要如下: (原文链接:http://bbs.byr.cn/#!article/Python/68) a.动态语言中的执行过程 Python等动态类型语言之所以慢,就是因为每一个简单的操作都需要大量的指令才能完成.他们的虚拟机拥有很强的优化

Python 模块收集 转自:http://kuanghy.github.io/2017/04/04/python-modules Python | Apr 4, 2017 | python 工具 attrs Attributes Without Boilerplate assertpy assert 语句的替代品 affirm 用于更好的替换 assert 语句 decorator 简化 decorator 的使用难度而开发的模块 isort 可自动对 Python 的 import 语句进行

Web UI测试自动化 splinter - web UI测试工具,基于selnium封装. selenium - web UI自动化测试. mechanize- Python中有状态的程序化Web浏览链接 selene - 使用Python + Ajax支持+ PageObjects + Widgets进行简明UI测试 hitch - 基于服务的应用程序的高级集成测试框架. Needle - Css 自动化测试框架. seleniumbase - 端到端自动化测试框架. pytest_spli

翻译自 <Python学习手册(第5版)> Systems Programming Python 对操作系统服务的内置接口使其非常适合编写可移植.可维护的系统管理工具和实用程序 utilities (有时称为 shell 工具).Python 程序可以搜索文件和目录树.启动其他程序.使用进程和线程进行并行处理等等. Python 的标准库带有 POSIX 绑定和对所有常用 OS 工具的支持: 环境变量.文件.套接字.管道.进程.多线程.正则表达式模式匹配.命令行参数.标准流接口.shell 命

链接:https://www.zhihu.com/question/40393531/answer/133242263著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 有人用python写的代码如下: #-*-coding:utf-8-*- import time def isPrime(i): for test in xrange(2,i): if i % test == 0: return False return True if __name__ == '__main_

PyPy与VirtualEnv的安装问题 说明:本博客由bitpeach原创撰写,请勿商用.转载免费,请注明出处,谢谢. (零)背景 VirtualEnv工具的详细内容是什么,请自行百度.这里大概简介,主要是实现不同版本或不同环境的Python执行相互不产生干扰.有点像python界的虚拟机,可以这么粗浅的理解.例如,有时需要python2.x,有时也需要python3.x.同时在一台主机上安装两个不同版本.首先这两个不同版本的python需要安装第三方库,可能会产生干扰.其次,这两个版本pyt

Python 软件基金会宣布,到 2020 年元旦,将不再为编程语言 Python 2.x 分支提供任何支持.这一天将标志着一出延续多年的戏剧的高潮:Python 从较旧的.功能较弱的.广泛使用的版本过渡到更新的.更强大的版本.然而,Python 的新版本在采用上仍然落后于它的旧版本.未来几年里,还会有很多人继续使用 Python 2 编写的程序,当世界被 Python 3 迅速占领之时,受困于寿命终将终结的 Python 2,你应该怎么办? 现在,是时候了.与 Python 2 相比,Pyth