python 性能优化
python-高级协程编程-协程的测试和性能优化（一）
协程是一种高效的异步编程方式，但协程的性能也受到一些因素的影响，如协程的数量、协程的调度等。在实际应用中，我们需要测试协程的性能，并进行优化，以提高应用的吞吐量和响应速度。一、协程性能测试协程性能测试通常可以分为两个方面：协程数量测试和协程调度测试。协程数量测试是指测试在不同的协程数量下，协程的性能表现；协程调度测试是指测试在不同的协程调度算法下，协程的性能表现。协程数量测试协程数量测试可以通过编
日期 2023-06-12 10:48:40
python-高级协程编程-协程的测试和性能优化（二）
协程调度测试协程调度测试可以通过使用不同的协程调度算法来实现。Python中的asyncio模块提供了多个调度算法，包括默认的asyncio.DefaultEventLoopPolicy，asyncio.SelectorEventLoopPolicy和asyncio.ProactorEventLoopPolicy等。以下是一个简单的测试程序，用于测试不同协程调度算法的性能表现。import asy
日期 2023-06-12 10:48:40
python-高级协程编程-协程的测试和性能优化（三）
二、协程性能优化协程性能优化通常可以从以下几个方面进行：减少协程的数量在实际应用中，如果协程的数量过多，会导致协程的调度效率降低，从而影响应用的性能。因此，可以通过减少协程的数量来提高应用的性能。优化协程的调度算法协程的调度算法会直接影响协程的性能表现。因此，可以通过选择合适的协程调度算法来提高应用的性能。优化协程的代码实现协程的代码实现也会影响协程的性能表现。因此，可以通过优化协程的代码实现来提
日期 2023-06-12 10:48:40Python代码性能优化技巧分享
如何进行Python性能优化，是本文探讨的主要问题。本文会涉及常见的代码优化方法，性能优化工具的使用以及如何诊断代码的性能瓶颈等内容，希望可以给Python开发人员一定的参考。Python代码优化常见技巧代码优化能够让程序运行更快，它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高，根据80/20原则，实现程序的重构、优化、扩展以及文档相关的事情通常需要消耗80%的工作量。优化通常包含两方面
日期 2023-06-12 10:48:40Python性能优化的20条建议
优化算法时间复杂度 算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大，在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度，如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。不同的场景有不同的优化方式，总得来说，一般有分治，分支界限，贪心，动态规划等思想。 减少冗余数据 如用上三角或下三角的方式去保存一个大的对称矩阵。在0元素占大多数的矩阵里使用稀疏矩阵表示。 合理使用copy
日期 2023-06-12 10:48:40
Python性能优化（转）
分成两部分：代码优化和工具优化 原文：http://my.oschina.net/xianggao/blog/102600 阅读 Zen of Python,在Python解析器中输入 import this. 一个犀利的Python新手可能会注意到"解析"一词, 认为Python不过是另一门脚本语言. "它肯定很慢!" 毫无疑问:Python程序没有编译型语言高效快速. 甚
日期 2023-06-12 10:48:40
Python 代码性能优化技巧（转）
add by zhj:我根据本文总结了下面5点 1) 在能满足功能的前提下，使用时间复杂度更小的数据结构 通常来说，dict/set的很多方法的时间复杂度要比list小 2)使用xrange()代替range() 在Python3.x中，range()就是Python2.x中的xrange()，在Python2.x中，建议使用xr
日期 2023-06-12 10:48:40Python 代码性能优化技巧（转）
原文：Python 代码性能优化技巧 Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快，它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高，根据 80/20 原则，实现程序的重构、优化、扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量。优化通常包含两方面的内容：减小代码的体积，提高代码的运行效率。 改进算法，选择合适的数据结构 一个良好的算法能够对性能起到关键作用，因此性能
日期 2023-06-12 10:48:40【原创】Python 之快速性能优化（第一部分）
本文为翻译， 原文地址：《 Quick Python Performance Optimization: Part I 》 This is part I of a two part series of blog post on performance optimization in python. Aim is to just explain, the right way to do simple
日期 2023-06-12 10:48:40【原创】Python 之快速性能优化（第二部分）
本文为翻译，原文地址：《 Quick Python Performance Optimization: Part II 》 This is the Part II of Quick Python Performance Optimizations. 本文是 Python 性能优化二两发的第二部分。 11. Use Map, Reduce and Filter instead of for loop
日期 2023-06-12 10:48:40python可变交换性能优化
离许多新的压力python性能优化见交换两个变量值可以使用 a,b = b,a这样能够提高性能 >>> from timeit import Timer >>> Timer("t=a;a=b;b=t","a=1;b=2").timeit() 0.06279781319366587 >>> Timer("a,b=b,a","a=1;b=2
日期 2023-06-12 10:48:40
python基础===Python性能优化的20条建议
优化算法时间复杂度 算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大，在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度，如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。不同的场景有不同的优化方式，总得来说，一般有分治，分支界限，贪心，动态规划等思想。 减少冗余数据 如用上三角或下三角的方式去保存一个大的对称矩阵。在0元素占大多数的矩阵里使用稀疏矩阵表示。 合理
日期 2023-06-12 10:48:40python高性能代码之多线程优化
以常见的端口扫描器为实例 端口扫描器的原理很简单，操作socket来判断连接状态确定主机端口的开放情况。 import socket def scan(port): s = socket.socket() if s.connect_ex(('localhost', port)) == 0: print port, 'open' s.close() if __n
日期 2023-06-12 10:48:40Python 代码性能优化技巧
http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-python-optim/ 代码优化能够让程序运行更快，它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高，根据 80/20 原则，实现程序的重构、优化、扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量。优化通常包含两方面的内容：减小代码的体积，提高代码的运行效率。 改进算法，选择合适的数据结
日期 2023-06-12 10:48:40《Python高性能编程》——2.13 在优化期间进行单元测试保持代码的正确性
本节书摘来自异步社区《Python高性能编程》一书中的第2章，第2.13节，作者[美] 戈雷利克 （Micha Gorelick），胡世杰，徐旭彬 译，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 2.13 在优化期间进行单元测试保持代码的正确性 如果你不对你的代码进行单元测试，那么从长远来看你可能正在损害你的生产力。Ian（脸红）十分尴尬地提到有一次他花了一整天的时间优化他的代码，因
日期 2023-06-12 10:48:40Python性能优化指南--让你的Python代码快x3倍的秘诀
Python性能优化指南 Python最为人诟病的就是其执行速度。如何让Python程序跑得更快一直是Python核心团队和社区努力的方向。作为Python开发者，我们同样可以采用某些原则和技巧
日期 2023-06-12 10:48:40用python做测试实现高性能测试工具(3)—优化系统架构
在上一篇中对代码进行了优化，离需求进了一步，但还是很大距离，代码进一步优化我也不知道怎么办了，不会高深的算法。只能从改进系统架构考虑。 方案3： 改变系统架构 在开始多进程之前，先简单说明一下python GIL, 之前自己对他也有些误解。因为python GIL的机制存在，同时运行的线程只有一个，但这个线程在不同时刻可以运行在不同的核上，这个调度是由操作系统完成的，如果你写个死循环，开的
日期 2023-06-12 10:48:40用python做测试实现高性能测试工具(2)—优化代码
在上一篇中我们通过换python的解析器来优化性能。但离实际需求还很远。 方案2： 优化代码 工欲善其事，必先利其器。要优化代码，必须先找到代码的瓶颈所在，最土的方法是添加log, 或者print, 调试完成还需要删除，比较麻烦。python里面也提供了很多profile工具：profile, cProfile, hotshot, pystats， 但这些工具提供的结果可读性不是很好，不够
日期 2023-06-12 10:48:40