1 eventlet性能探究 测试代码如下: # -*- encoding: utf-8 -*- from datetime import datetime import time import eventlet eventlet.monkey_patch() # eventlet.monkey_patch(all=False, # os=True, # select=True, # socket=True, # thread=False, # time=True) def timeHelper(func): def wrapper(*args,...
我正在进行临床信息规范化(拼写检查),其中我检查每个给定的单词对900,000字的医学词典.我更关注时间复杂度/性能. 我想做模糊字符串比较,但我不确定使用哪个库. 选项1：import Levenshtein Levenshtein.ratio('hello world', 'hello')Result: 0.625选项2：import difflib difflib.SequenceMatcher(None, 'hello world', 'hello').ratio()Result: 0.625在这个例子中,两者给出相同的答案.在这种情况下,你认为两者都表现相似吗？解决方...
我在pandas issues报告了这个问题.与此同时,我发布此处希望节省其他时间,以防他们遇到类似的问题. 在分析需要优化的进程时,我发现重命名列不在适当位置可以提高x120的性能(执行时间).分析表明这与垃圾收集有关(见下文). 此外,通过避免使用dropna方法来恢复预期的性能. 以下简短示例演示了因子x12：import pandas as pd import numpy as np就地=真%%timeit np.random.seed(0) r,c = (7,3) t = np.random.rand(r) df1 = pd.DataFrame...
大家或许知道，Python 为了提高内存的利用效率，采用了一套共用对象内存的分配策略。 例如，对于那些数值较小的数字对象（[-5, 256]）、布尔值对象、None 对象、较短的字符串对象（通常 是 20）等等，字面量相等的对象实际上是同一个对象。 # 共用内存地址的例子 a = 100 b = 100 s = "python_cat" t = "python_cat"id(a) == id(b) # 结果：True id(s) == id(t) # 结果：True 我很早的时候曾写过一篇《Python中的“特权种族”是什么...
我正在尝试实现一个基本的lib来发出HTTP GET请求.我的目标是通过套接字连接接收数据 – 简化设计以提高性能 – 使用线程,线程池. 我有一堆链接,我按其主机名分组,所以这里是输入网址的简单演示：hostname1.com - 500 links hostname2.org - 350 links hostname3.co.uk - 100 links ...我打算使用套接字,因为性能问题.我打算使用一些保持连接的套接字(如果可能,通常是这样)并发出HTTP GET请求.这个想法来自连续请求的urllib低性能,然...
今天,我正在玩弄几个编程难题.面对测试字符串以查看它是否是回文的任务,我设想了几种方法来实现这一目标.下面描述了这三种方法的基础知识(省略了大多数新的测试和测试代码).def check_palin(victim, method): if method is 1: # check progressively inner charsx = 0while x < (len(victim)/2): # len/2 is num of iter needed for guaranteeif victim[x+0] is victim[-(1+x)]: # on pass n, compare nth letter# and nth to last...
我试图了解为什么我的一个python脚本比gfortran慢了约4倍,我必须这样做：import numpy as npnvar_x=40 nvar_y=10def fn_tst(x):for i in range(int(1e7)):y=np.repeat(x,1+nvar_y)return yx = np.arange(40) y = fn_tst(x)print y.min(),y.max()这比以下fortran代码慢大约13倍module test integer,parameter::nvar_x=40,nvar_y=10 contains subroutine fn_tst(x,y) real,dimension(nvar_x)::x real,dimension(nvar_x*(1+nvar_y))::...
我写了一些python代码,大量使用pandas库.代码似乎有点慢,所以我通过cProfile运行它来查看瓶颈所在.根据cPro??file结果的一个瓶颈是对pandas.lib_scalar_compare的调用：1604 262.301 0.164 262.301 0.164 {pandas.lib.scalar_compare}我的问题是 – 在什么情况下这会被称为？当我选择部分DataFrame时,我会假设它.这是我的代码的样子：if (var=='9999'):dataTable=resultTable.ix[(resultTable['col1'] == var1) & (result...
我在我的专用服务器上使用Scrapy,我想知道如何为我的爬虫获得最佳性能. 这是我的自定义设置：custom_settings = {'RETRY_ENABLED': True,'DEPTH_LIMIT' : 0,'DEPTH_PRIORITY' : 1,'LOG_ENABLED' : False,'CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN' : 32,'CONCURRENT_REQUESTS' : 64, }我实际上爬了大约200个链接/分钟. 服务器：32 Go RAM : DDR4 ECC 2133 MHz CPU : 4c/8t : 2,2 / 2,6 GHz解决方法:1)使用Scrapyd run spiders 2)在scrapy中...
作为一名长期的C开发人员,我刚开始研究Python中的算法.我目前正在分析我的代码,以了解如何在Python中有效编程.有一件事特别突出,我很高兴得到专家的解释. 我为光线三角形交叉点编写了这个包装函数：def rayIntersectsTriangle( origin , direction , meshData , poly , worldCoordinateVertices ):return mathutils.geometry.intersect_ray_tri( worldCoordinateVertices[ meshData.loops[ poly.loop_start ].vertex_index ],world...
我目前正在使用Apache和mod_wsgi运行一个高流量的python / django网站.我希望有一个更快的网络服务器配置,我听到了很多关于lighttpd和fastcgi的建议.这个设置是否比apache mod_wsgi更快,用于提供动态django页面(我已经确信lighttpd可以更好地服务静态文件)？在线基准测试结果不佳或不确定,所以我正在寻找一些个人轶事. lighttpd fastcgi提供了哪些架构优势？我知道lighttpd使用epoll,而fastcgi进程将是多线程的.此外,有两个独立的进...
目前有超过500种编程语言，每天仍在新增更多新语言。虽然其中有大部分重叠的语言以及大量仅用于理论和试验的编程语言。但你必须选择一种作为日常工作生活常用的编程语言。你应该学习哪些语言，为什么你应该花时间学习它们？由于这是一个致力于Python的网站，之前我们已经告诉过你为什么Python是一门很好的学习语言。你可能知道Python可能是Raspberry Pi最受欢迎的语言（因为大多数开发板都预装了Python）。只要你足够聪慧就可以用树...
步骤： 1）安装locustiopip install locustio2) 使用locust写脚本 文件名：test_download.py1 from locust import HttpLocust,TaskSet,task2 3 """4 创建后台管理站点压测类，需要继承TaskSet5 可以添加多个测试任务6 """7 class AdminLoadTest(TaskSet):8 9 # 用户执行task前调用 10 def on_start(self): 11 pass 12 13 # 用户执行task后调用 14 def on_stop(self): 15 pass 16 17 @task 1...
试图改善下面的正则表达式：urlpath=columns[4].strip()urlpath=re.sub("(\?.*|\/[0-9a-f]{24})","",urlpath)urlpath=re.sub("\/[0-9\/]*","/",urlpath)urlpath=re.sub("\;.*","",urlpath)urlpath=re.sub("\/",".",urlpath)urlpath=re.sub("\.api","api",urlpath)if urlpath in dlatency:这会转换如下的URL：/api/v4/path/apiCallTwo?host=wApp&trackId=1347158至api.v4.path.apiCallTwo想要尝试改进正则表达式的性能,每5分钟这个脚...
参见英文答案 > Is there an overhead when nesting functions in Python? 6个在Python中,可以嵌套这样的函数：def do_something():def helper():........除非Python更巧妙地处理这种情况,否则每次使用do_something时都必须重新创建帮助程序.事实上,这样做会影响性能,而不是在主要功能之外创建辅助功能,如果是的话,它有多棒？解决方法:是的,在main函数中声明一个帮助器的速度比单独声明它们要慢...