下载地址:https://pypy.org/download.html # python2.7版本 yum install pypy # python3.6版本https://bitbucket.org/pypy/pypy/downloads/pypy3.6-v7.1.1-src.tar.bz2# python3.5版本wget https://bitbucket.org/pypy/pypy/downloads/pypy3.5-v7.0.0-src.tar.bz2 # 编译环境准备yum -y…

转载地址:http://codeweblog.com/python编程规范及性能优化/…

http://blog.csdn.net/raptor/article/details/8038476 因为换了nginx就不再使用mod_wsgi来跑web.py应用了,现在用的是gevent-wsgi,效果还不错.但还是想试试别的,比如传说中超级猛的meinheld什么的. 软硬件环境 硬件: 一台04年初购置的IBM X235服务器,CPU为Xeon 2.4G两颗,内存1G,100M网卡. 软件: Ubuntu Server 10.04 LTSApache 2.2.14Nginx 0.7.…

实际项目中,pythoner更加关注的是Python的性能问题,之前也写过一篇文章<Python性能优化>介绍Python性能优化的一些方法.而本文,关注的是Python的内存优化,一般说来,如果不发生内存泄露,运行在服务端的Python代码不用太关心内存,但是如果运行在客户端(比如移动平台上),那还是有优化的必要.具体而言,本文主要针对的Cpython,而且不涉及C扩展. 我们知道,Python使用引用技术和垃圾回收来管理内存,底层也有各种类型的内存池,那我们怎么得知一段代码使用的内存情况呢…

转自https://www.cnblogs.com/xybaby/p/7491656.html 使用gc.objgraph干掉python内存泄露与循环引用!   目录 一分钟版本 python内存管理 引用计数 垃圾回收 gc module 内存泄露 objgraph 查找内存泄露 循环引用 定位循环引用 消灭循环引用 总结 references 正文 Python使用引用计数和垃圾回收来做内存管理,前面也写过一遍文章<Python内存优化>,介绍了在python中,如何profile内存使…

实际项目中,pythoner更加关注的是Python的性能问题,之前也写过一篇文章<Python性能优化>介绍Python性能优化的一些方法.而本文,关注的是Python的内存优化,一般说来,如果不发生内存泄露,运行在服务端的Python代码不用太关心内存,但是如果运行在客户端(比如移动平台上),那还是有优化的必要.具体而言,本文主要针对的Cpython,而且不涉及C扩展. 我们知道,Python使用引用技术和垃圾回收来管理内存,底层也有各种类型的内存池,那我们怎么得知一段代码使用的内存情况呢…

Python 读取图像文件的性能对比 使用 Python 读取一个保存在本地硬盘上的视频文件,视频文件的编码方式是使用的原始的 RGBA 格式写入的,即无压缩的原始视频文件.最开始直接使用 Python 对读取到的文件数据进行处理,然后显示在 Matplotlib 窗口上,后来发现视频播放的速度比同样的处理逻辑的 C++ 代码慢了很多,尝试了不同的方法,最终实现了在 Python 中读取并显示视频文件,帧率能够达到 120 FPS 以上. 读取一帧图片数据并显示在窗口上 最简单的方法是直接在 P…

介绍 作为数据科学家,编写优化的Python代码非常非常重要.杂乱,效率低下的代码即浪费你的时间甚至浪费你项目的钱.经验丰富的数据科学家和专业人员都知道,当我们与客户合作时,杂乱的代码是不可接受的. 因此,在本文中,我将借鉴我多年的编程经验来列出并展示四种可用于优化数据科学项目中Python代码的方法. 优化是什么? 首先定义什么是优化.我们将使用一个直观的示例进行此操作. 这是我们的问题: 假设给定一个数组,其中每个索引代表一个城市,该索引的值代表该城市与下一个城市之间的距离.假设我们有两个索…

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,但有时也不尽如此(比如复杂性) -- 而且,相对于声明式编程方式,它可能会显得不是很直观.…

python属于动态语言,我们可以随意的创建和销毁变量,如果频繁的创建和销毁则会浪费cpu,那么python内部是如何优化的呢? python和其他很多高级语言一样,都自带垃圾回收机制,不用我们去维护,也避免了出现内存泄漏,悬空指针等bug,那么python内部如何进行垃圾回收的呢? python的垃圾回收,我们用gc模块去开启或者关闭它,那么gc模块又是什么呢? python的优化机制 python垃圾回收之引用计数 关于循环引用进行一个测试 import gc # python的一个垃圾回收…