1. 使用局部变量尽量使用局部变量代替全局变量: 便于维护, 也可以避免不必要的资源浪费使用局部变量替换模块名字空间的变量, 例如: ls = os.linesep. 一方面给可以提高程序性能, 局部变量查找速度更快; 另一方面可以采用简短标识符代替冗长的模块变量, 提高可读性. 2. 减少函数调用次数对象类型判断时, 采用欧冠isinstance()最优, 采用对象类型身份(id())次之, 采用对象值(type())最次之.#判断变量num是否为整数类型 type(num) == ...
开头先啰嗦两句: 由于本人有开发一个博客的打算，所以近期开始选型python的web框架重头学习，选了两款非常火的 aio web框架 aiohttp 和 sancio 进行性能测试以及开发喜好的调研。 经过一个多小时的努力终于不辱使命调研完成，两款框架个人更喜欢 sanic 编码方式是我喜欢的风格 支持log 性能更高 其他的还没看到 就不说了。 统一用ab测试，代码基本上一样。 测试代码: https://github.com/lminggang/asyncioDemo 使用测试代码前记得...
文主要介绍一个基于 uiautomator2 封装的一个 Python 库 android-catcher ，该库的功能主要有对 Android 设备进行 UI 自动化测试 和 采集手机性能数据 ，适用于如列表滑动、录制视频等各种测试场景下 CPU、内存、帧率 等信息的捕获，方便后续分析。 安装 安装 Python 自动化测试的脚本是用 Python 3 写的，要运行脚本需要先安装 Python 3 环境 安装 android-catcher 依赖 打开脚本目录执行以下命令，安装依赖 pip install -r requ...
python在计算性能上相对c是比较弱鸡的，有了numpy后计算性能短板是补了一些，而Numba库又给python计算性能加了发动机（忽然想到西虹市首富王多鱼的名言：我再加200万，给冰山提提速。），Numba库就是这提速的发动机，主要是面向数组计算，看了一些人的帖子提速效果也是不错的，并且使用起来也是相当的方便。 使用：这里说下Numba库的最基础的一个发动机jit（使用@jit注解可以直接的使用numba jit技术实时编译，从而提高速度），使用...
下载：https://pan.baidu.com/s/1lr1k3uMFBv72d1D1SN6B6A 《Python高性能编程》（高清中文版PDF+高清英文版PDF+源代码） 高清中文版和高清英文版对比学习， 带目录书签，可复制粘贴；讲解详细并配有源代码。 一块儿学习探讨，支持正版书籍。 在博客写python学习心得。 其中高清中文版
from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import animation import os,re # import numpy as npdef getTotalPss():lines=os.popen("adb shell dumpsys meminfo com.rn_kiosk").readlines()# print(lines)total="TOTAL"for line in lines:if re.findall(total,line):lis=line.split( )# print(lis)while in lis:lis.remove()return lis[1]# print(lis[1])def getCpu():li = os.popen("adb shell top -m 100 -n 1 -s...
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1、使用多进程，充分利用机器的多核性能 2、对于性能影响较大的部分代码，可以使用C或C++编写 3、对于IO阻塞造成的性能影响，可以使用IO多路复用来解决 4、尽量使用Python的内建函数 5、尽量使用局部变量
这篇文章主要是对我收集的一些文章的摘要。因为已经有很多比我有才华的人写出了大量关于如何成为优秀Python程序员的好文章。 我的总结主要集中在四个基本题目上：函数式编程，性能，测试，编码规范。如果一个程序员能将这四个方面的内容知识都吸收消化，那他/她不管怎样都会有巨大的收获。 函数式编程 命令式的编程风格已经成为事实上的标准。命令式编程的程序是由一些描述状态转变的语句组成。虽然有时候这种编程方式十分的有效，...
#! /usr/bin/env python # encoding=utf8 import pstats import profile def func1():for i in range(1000):pass def func2():for i in range(1000):func1() p = profile.Profile() p.run("func2()") s = pstats.Stats(p) s.sort_stats("time", "name").print_stats()输出：
Profile： PyCharm提供了性能分析工具Run-》Profile，如下图所示。利用Profile工具可以对代码进行性能分析，找出瓶颈所在。 测试： 下面以一段测试代码来说明如何使用pycharm的Profile功能。 测试代码见下文，文件命名为Test.py, 一共有5个函数，每个函数都调用了time.sleep进行延时，其中fun5函数调用了fun4函数： import timedef fun1(a, b):print(fun1)print(a, b)time.sleep(1)def fun2():print(fun2)time.sleep(1)def fun3(...
Python 使用 PyMysql、DBUtils 创建连接池提升性能 Python 编程中可以使用 PyMysql 进行数据库的连接及诸如查询/插入/更新等操作，但是每次连接 MySQL 数据库请求时，都是独立的去请求访问，相当浪费资源，而且访问数量达到一定数量时，对 mysql 的性能会产生较大的影响。因此，实际使用中，通常会使用数据库的连接池技术，来访问数据库达到资源复用的目的。 解决方案：DBUtils DBUtils 是一套 Python 数据库连接池包，并允许对非线...
我正在通过python创建一个动态数据库.上面的代码很好但是当我在查询中使用函数InitSpatialMetadata()时,数据库的创建速度非常慢.该文件以0kb开头,每秒增加2-5kb,直到完全创建.所有过程大约需要2-3分钟才能完成,最终文件需要3mb.有人已经有这个问题吗？import sqlite3 db = sqlite3.connect('C:/test.sqlite') cursor = db.cursor() cursor.execute("SELECT InitSpatialMetadata()")解决方法:这是一个老问题,但是按照this thread on...
SOLVED: CL.’s comment solved it – increasing the cache size works. Apparently primary keys are very memory heavy during inserts on large tables.我正在尝试使用Python脚本来解析Wikipedia档案. (是的,我知道.)当然： >维基百科XML：45.95 GB>可用内存：16 GB 这样就无法将文件加载到内存中,进入虚拟内存的情况也不会好得多.因此,为了处理数据,我决定将必要的信息解析为SQLite数据库.对于XML解析,我使用了ElementTree库,...
我正在对SQLite3数据库进行大批量插入,并且我试图了解我应该期待什么样的性能而不是我实际看到的. 我的表看起来像这样：cursor.execute("CREATE TABLE tweets(tweet_hash TEXT PRIMARY KEY ON CONFLICT REPLACE,tweet_id INTEGER,tweet_text TEXT)")我的插入看起来像这样：cursor.executemany("INSERT INTO tweets VALUES (?, ?, ?)", to_write)其中to_write是元组列表. 目前,数据库中有大约1200万行,插入5万行需要大约16分钟,在20...