当我们提到一门编程语言的效率时:通常有两层意思,第一是开发效率,这是对程序员而言,完成编码所需要的时间:另一个是运行效率,这是对计算机而言,完成计算任务所需要的时间.编码效率和运行效率往往是鱼与熊掌的关系,是很难同时兼顾的.不同的语言会有不同的侧重,python语言毫无疑问更在乎编码效率,life is short,we use python. 虽然使用python的编程人员都应该接受其运行效率低的事实,但python在越多越来的领域都有广泛应用,比如科学计算 .web服务器等.程序员当然也希望…

曾灵敏 - MAY 18, 2015 Python是一门优秀的语言,它能让你在短时间内通过极少量代码就能完成许多操作.不仅如此,它还轻松支持多任务处理,比如多进程. 不喜欢Python的人经常会吐嘈Python运行太慢.但是,事实并非如此.尝试以下六个窍门,来为你的Python应用提速. 窍门一:关键代码使用外部功能包 Python简化了许多编程任务,但是对于一些时间敏感的任务,它的表现经常不尽人意.使用C/C++或机器语言的外部功能包处理时间敏感任务,可以有效提高应用的运行效率.这些功能包往往…

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…

Numba是Python的即时编译器,在使用NumPy数组和函数以及循环的代码上效果最佳.使用Numba的最常见方法是通过其装饰器集合,这些装饰器可应用于您的函数以指示Numba对其进行编译.调用Numba装饰函数时,它会被“即时”编译为机器代码以执行,并且您的全部或部分代码随后可以本机机器速度运行! 安装numba(我在这里加了--default-timeout=10000,防止安装时出现timeout的错误) pip -- install -U numba from numba import…

让关键代码依赖于外部包:你可以为紧急的任务使用C.C++或机器语言编写的外部包,这样可以提高应用程序的性能 使用生成器,因为可以节约大量内存 多个if elif条件判断,可以把最有可能先发生的条件放到前面写,这样可以减少程序判断的次数,提高效率 使用较新的Python版本 在排序时使用键(key)…

条件: if 条件:     语句块 elif:     语句块 else:     语句块 elif 表示 else if 这居然是合法的!!!1 < x < 2!!! >>> if 1 < x < 2: print('True') True and 表示且 >>> if x > 1 and x < 2: print('True') True or 表示 或 >>> x 2 >>> if x ==…

条件: if 条件:     语句块 elif:     语句块 else:     语句块 elif 表示 else if 这居然是合法的!!!1 < x < 2!!! >>> if 1 < x < 2: print('True') True and 表示且 >>> if x > 1 and x < 2: print('True') True or 表示 或 >>> x 2 >>> if x ==…

Python这门语言从一开始就是一个玩具语言,它不是给正经程序员用的东西. 运行效率低 Python运行效率很低,这就导致Python中很多库底层实际上是C++.很多时候,自己千方百计优化的结果就不如用C++暴力效果好.Numpy成了Python的中流砥柱,凡事要想高效,就往Numpy上靠.这就导致一个库劫持了一个语言. 用Python的时候,你是无法进行复杂度分析的,Python封装得过于严密,空间时间完全脱离了程序员的控制,变得奇形怪状.两个都是O(n)的操作,效率可能差异很大,原因可能很奇…

掌握多一门编程语言,多一种选择,多一份机遇,更何况学的是人见人爱,花见花开的Python语言.它目前可占据编程语言排行榜的第3名,是名副其实的"探花郎",无论用它做什么(网络爬虫.人工智能.Web应用等) ,咱都不亏,开篇有益. 有趣的话,多说两句,"无趣"的就总结概述.本章总结概述一下Python的发展历史和特点,详细介绍Python的运行和开发环境. 很多程序员,都不太喜欢了解编程语言的来源和发展历史,觉得那个读起来索然无味,废话多多,但我还是建议你抽点时间看看…

本章内容: 深浅拷贝 函数(全局与局部变量) 内置函数 文件处理 三元运算 lambda 表达式 递归(斐波那契数列) 冒泡排序 深浅拷贝 一.数字和字符串 对于 数字 和 字符串 而言,赋值.浅拷贝和深拷贝无意义,因为其永远指向同一个内存地址. import copy #定义变量 数字.字符串 n1 = 123 #n1 = 'nick' print(id(n1)) #赋值 n2 = n1 print(id(n2)) #浅拷贝 n3 = copy.copy(n1) print(id(n3)) #…

1.装饰器: #!/usr/bin/env python3 user_status = False #用户登录了就把这个改成True def login(auth_type): #把要执行的模块从这里传进来 def auth(func): def inner(*args,**kwargs):#再定义一层函数 if auth_type == "qq": _username = "tom" #假装这是DB里存的用户信息 _password = "abc123&…

转载请注明出处http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5453708.html 函数 一.背景                                                                                                                  在学习函数之前,一直遵循:面向过程编程,即:根据业务逻辑从上到下实现功能,其往往用一长段代码来实现指定功能,开发过程中最常见的操作就是粘贴…

1.python装饰器 刚刚接触python的装饰器,简直懵逼了,直接不懂什么意思啊有木有,自己都忘了走了多少遍Debug,查了多少遍资料,猜有点点开始明白了.总结了一下解释得比较好的,通俗易懂的来说明一下: 小P闲来无事,随便翻看自己以前写的一些函数,忽然对一个最最最基础的函数起了兴趣: def sum1(): sum = 1 + 2 print(sum) sum1() 此时小P想看看这个函数执行用了多长时间,所以写了几句代码插进去了: import time def sum1(): star…

Python语言特性 1 Python的函数参数传递 看两个例子:     1 2 3 4 5 a = 1 def fun(a):     a = 2 fun(a) print a  # 1 1 2 3 4 5 a = [] def fun(a):     a.append(1) fun(a) print a  # [1] 所有的变量都可以理解是内存中一个对象的"引用",或者,也可以看似c中void*的感觉. 这里记住的是类型是属于对象的,而不是变量.而对象有两种,"可更改&…

生成器 1.定义 问题:python会把对象放到内存中,我们每次定义变量.列表等都会在内存中占用对应的地址块,所以当内存容量一定时,列表的容量会受到内存的限制,而且假如我们创建了一个包含200万个元素的列表,不仅会占用很大的地址空间,如果我们仅仅需要访问前面的几个元素,那么会造成后面的元素占用的空间都浪费了.基于这个问题,生成器就可以很好的解决. 解决:生成器可以根据特定的算法,生成一个可迭代的对象,当我们调用此对象时,可以在循环过程中不断推算后续的元素,调用终止之后则不再循环,而后面的元素也就…

1.双层装饰器 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # author:zml LOGIN_INFO = False IS_ADMIN = False   def check_log(func): def inner(): res = func() if LOGIN_INFO: print('验证成功!') return res else: print('验证失败!') return inner   def check_admin(func)…

迭代器&生成器 迭代器 迭代器是访问集合元素的一种方式.迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束.迭代器只能往前不会后退,不过这也没什么,因为人们很少在迭代途中往后退.另外,迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素.迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素,而在这之前或之后,元素可以不存在或者被销毁.这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合,比如几个G的文件 特点: 访问者不需要关心迭代器内部的结构,仅需通过next()方法不断去取下一个内…

前言   异步操作在计算机软硬件体系中是一个普遍概念,根源在于参与协作的各实体处理速度上有明显差异.软件开发中遇到的多数情况是CPU与IO的速度不匹配,所以异步IO存在于各种编程框架中,客户端比如浏览器,服务端比如node.js.本文主要分析Python异步IO.   Python 3.4标准库有一个新模块asyncio,用来支持异步IO,不过目前API状态是provisional,意味着不保证向后兼容性,甚至可能从标准库中移除(可能性极低).如果关注PEP和Python-Dev会发现该模块酝酿…

一.迭代器(iterator) 迭代器是访问集合元素的一种方式.迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束.迭代器只能往前不会后退,不过这也没什么,因为人们很少在迭代途中往后退.另外,迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素.迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素,而在这之前或之后,元素可以不存在或者被销毁.这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合,比如几个G的文件 特点: 访问者不需要关心迭代器内部的结构,仅需通过next()方法不断去取…

本篇主要内容:递归以及冒泡排序 参考文章:(http://www.cnblogs.com/balian/archive/2011/02/11/1951054.html) 递归的概念 递归的概念很简单,如果函数包含了对其自身的调用,该函数就是递归的.或者说:如果一个新的调用能在相同过程中较早的调用结束之前开始,那么个该过程就是递归.(<Python核心编程第二版>的第304页) 这里插入一些关于递归的网上解释,因为我是从网上搜到的这些内容:(1)递归就是在过程或函数里调用自身:(2)在使用递归策…

双层装饰器 字符串格式化 Python字符串格式有2种方式:百分号方式.format方式:建议使用format方式 1.百分号方式 格式:%[(name)][flags][width].[precision]typecode 1)顺序传参数 2)指定名称传入参数 3)保留小数点后几位 4)如果出现占位符,则写%%,打印时% (name)可选,用来选择指定的key或者变量 >>> s = "my name is %(name)s" % {"name"…

参考文献:http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5143440.html 迭代器: 迭代器是访问集合元素的一种方式.迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束.迭代器只能往前不会后退,不过这也没什么,因为人们很少在迭代途中往后退.另外,迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素.迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素,而在这之前或之后,元素可以不存在或者被销毁.这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集…

一.迭代器: 迭代器是访问集合元素的一种方式. 迭代器对象是从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束. 迭代器只能往前不会后退,不过这也没什么,因为人们很少在迭代途中往后退. 另外,迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素.迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素,而在这之前或之后,元素可以不存在或者被销毁.这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合,比如几个G的文件 特点: 访问者不需要关心迭代器内部的结构,仅需通过next()方法不断去取下一个内容…

二.装饰器     所谓装饰器decorator仅仅是一种语法糖, 可作用的对象可以是函数也可以是类, 装饰器本身是一个函数, 其主要工作方式就是将被装饰的类或者函数当作参数传递给装饰器函数.本质上,装饰器就是一个返回函数的高阶函数     假设有这么一个应用场景,一个公司的监控监控系统有很多函数用来监控不同的数据,突然有一天老大要把这么多函数,需要一个日志功能,也就是在执行函数前和执行函数后再控制台和文件中输出日志.     如果老大把这个任务交个你,你会怎么做?把每个函数都修改一遍吗?如果老…

一:生成器:Generator,可以理解为是一种一个函数产生一个迭代器,而迭代器里面的数据是可以通过for循环获取的,那么这个函数就是一个生成器,即生成器是有函数生成的,创建生成器使用()表示,比如g = (x for x in range(10)),那么即创建一个名称为g的生成器,,如果外层是[]则表示是生成一个列表,生成器生成的序列可以使用next()方法获取其中的值: 1.__next__()方法获取序列中的值: g1 = (x for x in range(3)) print(type(…

源地址:http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-pythonandc/ 概览 Python 是一种用于快速开发软件的编程语言,它的语法比较简单,易于掌握,但存在执行速度慢的问题,并且在处理某些问题时存在不足,如对计算机硬件系统的访问,对媒体文件的访问等.而作为软件开发的传统编程语言—— C 语言,却能在这些问题上很好地弥补 Python 语言的不足.因此,本文通过实例研究如何在 Python 程序中整合既有的 C 语言模块,包括用 C 语言…

目录 1.迭代器&生成器 2.装饰器 a.基本装饰器 b.多参数装饰器 3.递归 4.算法基础:二分查找.二维数组转换 5.正则表达式 6.常用模块学习 #作业:计算器开发 a.实现加减成熟及括号优先级解析 b.用户输入1-2*((60-30+(-40/5)*(9-2*5/3+7/3*99/4*2998+10*568/14))-(-4*3)/(16-3*2))等类似公式后,必须自己解析里面的(),+,-,*,/符号和公式,运算后得出结果,结果必须与真实的计算器所得出的结果一致 1.迭代器&…

  注意:本文除非特殊指明,”python“都是代表CPython,即C语言实现的标准python,且本文所讨论的是版本为2.7的CPython. python为什么性能差: 当我们提到一门编程语言的效率时:通常有两层意思,第一是开发效率,这是对程序员而言,完成编码所需要的时间:另一个是运行效率,这是对计算机而言,完成计算任务所需要的时间.编码效率和运行效率往往是鱼与熊掌的关系,是很难同时兼顾的.不同的语言会有不同的侧重,python语言毫无疑问更在乎编码效率,life is short,we …

来源知乎:https://www.zhihu.com/question/23474039/answer/269526476 在介绍Python中的线程之前,先明确一个问题,Python中的多线程是假的多线程! 为什么这么说,我们先明确一个概念,全局解释器锁(GIL).Python代码的执行由Python虚拟机(解释器)来控制.Python在设计之初就考虑要在主循环中,同时只有一个线程在执行,就像单CPU的系统中运行多个进程那样,内存中可以存放多个程序,但任意时刻,只有一个程序在CPU中运行.同样…

本章内容: 深浅拷贝 函数(全局与局部变量) 内置函数 文件处理 三元运算 lambda 表达式 递归(斐波那契数列) 冒泡排序 深浅拷贝 一.数字和字符串 对于 数字 和 字符串 而言,赋值.浅拷贝和深拷贝无意义,因为其永远指向同一个内存地址. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 import copy #定义变量   数字.字符串 n1 = 123 #n1 = 'nick' print(id(n1))   #赋值 n2 = n1 print(i…