一直想做开发语言性能对比,刚好有时间都做了给大家参考一下, 编译类:C++和Java表现还不错 脚本类:TCC脚本动态运行C语言,性能比其他脚本快好多... 想玩TCC的同学下载测试包,TCC目录下修改script.c,运行TccTest1.exe即可看到修改效果,无需编译!!! 链接:http://pan.baidu.com/s/1kUVGGwJ 密码:mgpx C++(VS2017) java8.2 Python2.7-3.5.2 aardio(LUA) TCC

快排算法 ​ 简单来说就是定一个位置然后,然后把比它小的数放左边,比他大的数放右边,这显然是一个递归的定义,根据这个思路很容易可以写出快排的代码 ​ 快排是我学ACM路上第一个让我记住的代码,印象很深刻,以前学的是Pascal,写这个要写好长一串,但是因为和归并排序比起来还算短的,也就背下来了.好奇的我点开百科看python的快排代码,就看到了如下代码: #quick sort def quickSort(L, low, high): i = low j = high if i >= j: re

Python实现快排 def quicksort(arr): if len(arr) <= 1: return arr pivot = arr[len(arr) // 2] left = [x for x in arr if x < pivot] middle = [x for x in arr if x == pivot] right = [x for x in arr if x > pivot] return quicksort(left) + middle + quicksort(

网络上大家分享的 aardio + Python 混合开发的文章很多,不得不说 aardio 与 Python 混合开发是真的简单 !  快速入门 推荐几个快速上手教程:< aardio + Python 开发桌面软件快速入门 >< aardio 快速入门 - 语法速览 > 在 aardio 中可直接创建 Python 工程: aardio 可视化开发图形界面非常方便,相关的教程.开源项目都很多,这里就不多说了. 至于 aardio + Python 互调也非常简单,示例: imp

我有一个大文本文件(约7 GB).我正在寻找是否存在阅读大文本文件的最快方法.我一直在阅读有关使用多种方法作为读取chunk-by-chunk以加快进程的过程. 例如,effbot建议 # File: readline-example-3.py file = open("sample.txt") while 1: lines = file.readlines(100000) if not lines: break for line in lines: pass # do somethi

def q_sort(arr): if len(arr)<2: return arr pivot = arr[0] less = [x for x in arr[1:] if x <= pivot] more = [x for x in arr[1:] if x > pivot] return q_sort(less) + [pivot] + q_sort(more) print(q_sort(a)) python新手看到这个,感觉python确实很灵活.

Python简单易学,但又博大精深.许多人号称精通Python,却不会写Pythonic的代码,对很多常用包的使用也并不熟悉.学海无涯,我们先来了解一些Python中最基本的内容. Python的特点 解释型语言,无需编译即可运行 提供了交互式命令行 基于对象的编程思想 跨平台和良好的兼容性,在Windows.Mac.Linux上都可运行 简单好用而且功能强大 01 中文编码 很多同学在打开数据时会遇上乱码问题,其原因是字符集的编码问题.Linux和Mac默认的编码集是UTF8,而Windows

今天的面试题 第1题:python2和python3的range(100)的区别 range()函数的含义 range函数是一个用来创建算数级数序列的通用函数,返回一个[start, start + step, start + 2 * step, ...]结构的整数序列 range()函数的特性 如果step参数缺省,默认1:如果start参数缺省,默认0. 如果step是正整数,则最后一个元素(start + i * step)小于stop. 如果step是负整数,则最后一个元素(start

工作中经常会遇到处理日志文件的问题:为了得到日志的最新状态,我们需要获取日志文件的最后部分行来做判断.那么,这种情况下我们应该怎么做呢? 1)常规方法:从前往后依次读取 步骤:open打开日志文件. 读取文件,获取文件的总行数. 遍历所有行,提取指定行的数据. 优点:简单,方便 缺点:当文件大了以后时间太慢,无法忍受 2)推荐方法: 步骤:open打开日志文件. 移动文件读取指针到文件末尾. 从后往前移动指针直到合适的位置. 读取文件,提取指定行的数据. 优点:时间相对固定,适合处理大文件 示例

def swap(arr, i, j): temp = arr[i] arr[i] = arr[j] arr[j] = temp def part(arr, beg, end): : return beg v = arr[beg] idx = beg + , end+): if(arr[x] < v): swap(arr, idx, x) idx += swap(arr, idx-, beg) def sort(arr, beg, end): : return i = part(arr, beg

使用 按位与运算符(&) 将能更加快速地判断一个整数是奇数还是偶数 使用举例如下: def check_number(n): if n & 1: return '奇数' else: return '偶数' # 简单测试: for i in range(-3, 3): print(i, check_number(i)) 不过缺点就是不够直观 或者更加pythonic的写法: def check_number(n): return '奇数' if n & 1 else '偶数'

1. 前言 大家好,我是安果! 我们都知道 Python 可以用来开发桌面应用,一旦功能开发完成,最后打包的可执行文件体积大,并且使用 Python 开发桌面应用周期相对较长 假如想快速开发一款 PC 端的桌面应用,推荐使用 Aardio + Python 搭配的方式进行开发 2. Aardio 介绍 Aardio 是一款专注于 Windows 桌面端的软件开发,适用于快速开发一些自用的 PC 端桌面工具,并且它支持与 Python.JS.Golang 等主流语言进行混合编程 它是一款免费的开发

Python 资源大全中文版 我想很多程序员应该记得 GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列的资源整理.awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表,内容包括:Web框架.网络爬虫.网络内容提取.模板引擎.数据库.数据可视化.图片处理.文本处理.自然语言处理.机器学习.日志.代码分析等.由伯乐在线持续更新. Awesome 系列虽然挺全,但基本只对收录的资源做了极为简要的介绍,如果有更详细的中文介绍,对相应开发者的帮助会更大.这也是我们发起这

1. Python简介: Python(英国发音:/ˈpaɪθən/ 美国发音:/ˈpaɪθɑːn/), 是一种面向对象.解释型计算机程序设计语言,由Guido van Rossum于1989年发明,第一个公开发行版发行于1991年. Python是纯粹的自由软件, 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议[1]  . Python语法简洁清晰,特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进. Python具有丰富和强大的

布隆过滤器 布隆过滤器是一种概率空间高效的数据结构.它与hashmap非常相似,用于检索一个元素是否在一个集合中.它在检索元素是否存在时,能很好地取舍空间使用率与误报比例.正是由于这个特性,它被称作概率性数据结构(probabilistic data structure). 空间效率 我们来仔细地看看它的空间效率.如果你想在集合中存储一系列的元素,有很多种不同的做法.你可以把数据存储在hashmap,随后在hashmap中检索元素是否存在,hashmap的插入和查询的效率都非常高.但是,由于ha

原文链接:Python 资源大全 环境管理 管理 Python 版本和环境的工具 p – 非常简单的交互式 python 版本管理工具. pyenv – 简单的 Python 版本管理工具. Vex – 可以在虚拟环境中执行命令. virtualenv – 创建独立 Python 环境的工具. virtualenvwrapper– virtualenv 的一组扩展. 包管理 管理包和依赖的工具. pip – Python 包和依赖关系管理工具. pip-tools – 保证 Python 包依赖

本文由 伯乐在线 - 艾凌风 翻译,Namco 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:vinta.欢迎加入翻译组. Awesome Python ,这又是一个 Awesome XXX 系列的资源整理,由 vinta 发起和维护.内容包括:Web框架.网络爬虫.网络内容提取.模板引擎.数据库.数据可视化.图片处理.文本处理.自然语言处理.机器学习.日志.代码分析等. 伯乐在线已在 GitHub 上发起「Python 资源大全中文版」的整理.欢迎扩散.欢迎加入. https://github.com/

NumPy基础:数组和矢量计算 NumPy的ndarray:一种多维数组对象 该对象是一个快速灵活的大数据集容器.你可以利用这种数组对整块数据执行一些数学运算,其语法跟标量元素之间的运算一样 列表转换为数组 二维列表 数据类型 其他一些自动生成的数组 arange() ndarray的数据类型 使用astype()方法转换类型,如果将浮点数转换成整数,则小数部分将会被截断,如果某个字符串数组全是数字,也可以用其转换为数值形式 数组和标量之间的运算 数组很重要,因为它使你不用编写循环即可对主句执行

前言 王国维在<人间词话>中将读书分为了三种境界:"古今之成大事业.大学问者,必经过三种之境界:'昨夜西风凋碧树,独上高楼,望尽天涯路'.此第一境也.'衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴.'此第二境也.'众里寻他千百度,蓦然回首,那人却在灯火阑珊处'.此第三境也.我从入门Python到现在也没有多少时间,所以写如此大的一个题目必定会引发各种批判,当然我没有想造一个大新闻,只是想根据自己的学习历程做一个简单的总结,同时将这三个阶段对应的一些好的书籍简单介绍介绍. 正文 Python的用途十

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 字典 (dictionary) 与列表 (list) Python 字典中使用了 hash table,因此查找操作的复杂度为 O(1),而 list 实际是个数组,在 list 中,查找需要遍历整个 list,其复杂度为

Python之路[第十八篇]:Web框架们   Python的WEB框架 Bottle Bottle是一个快速.简洁.轻量级的基于WSIG的微型Web框架,此框架只由一个 .py 文件,除了Python的标准库外,其不依赖任何其他模块. 1 2 3 4 pip install bottle easy_install bottle apt-get install python-bottle wget http://bottlepy.org/bottle.py Bottle框架大致可以分为以下部分: