这三种语言中的哪一种更合适你的项目?很大程度取决于你想达到什么样的目标.作为一书的结尾,在这一节里,我会描述一下它们各自的优点和不足.   Python的优点和不足 Python的优点如下: 1. Python比其它语言有更多扩展模块. 2.在网上可以找到很多Python教程.不仅如此,还有大量的英文书籍和资料.Python.org有很多为初学者准备的依主题组织的资料.教程和编程指南,此外还有很多链接和参考. 3.很多人都喜欢Python语言的语法,因为它清晰易读. 4. Python在支持库上

转自:http://blog.csdn.net/yusiguyuan/article/details/22847787 注:本文绝大部分是来自转载的博客,还补充了少量内容. 一.TCP的拥塞控制 拥塞:即对资源的需求超过了可用的资源.若网络中许多资源同时供应不足,网络的性能就要明显变坏,整个网络的吞吐量随之负荷的增大而下降. 拥塞控制:防止过多的数据注入到网络中,这样可以使网络中的路由器或链路不致过载.拥塞控制所要做的都有一个前提:网络能够承受现有的网络负荷.拥塞控制是一个全局性的过程,涉及到所

TCP超时重传 原理是在发送某一个数据以后就开启一个计时器,在一定时间内如果没有得到发送的数据报的ACK报文,那么就重新发送数据,直到发送成功为止. 影响超时重传机制协议效率的一个关键参数是重传超时时间(RTO,Retransmission TimeOut).RTO的值被设置过大过小都会对协议造成不利影响. (1)RTO设长了,重发就慢,没有效率,性能差. (2)RTO设短了,重发的就快,会增加网络拥塞,导致更多的超时,更多的超时导致更多的重发. 连接往返时间(RTT,Round Trip Ti

                                                        用最多的梦面对未来   -- 李嘉诚 在某段时间,若对网络资源的需求超过了该资源所能提供的可用部分,网络的性能就要变化,这种情况叫做拥塞. 在TCP的窗口控制下,发送端一次发送的数据量为窗口大小,在网络状态不好的情况下,一下子发送过多的数据,可能会导致网络瘫痪. 为了应对这种情况,TCP需要对发送端发送到网络中的数据量进行控制. 拥塞控制 和 流(量)控制的差别: 所谓拥塞控制就是防止

通信接口是webservice快还是scoket快webservice和scoket都可以做为通信接口,一个走HTTP访问,一个走TCP协议访问 问1:通讯速度是webservice快还是scoket快 问2:并发数量是webservice大还是scoket大 问3:大数据包是webservice合适还是scoket更合适 以上一个问题15分,先谢谢各位回复,回复得好,还会给贴加分! ------解决方案--------------------apache的mina2.0对scoket做了封装和

文章转自:https://blog.csdn.net/weixin_43914604/article/details/105532044 学习课程:<2019王道考研计算机网络> 学习目的:利用最省时间的方法学习考研面试中的计算机网络. 1.什么是拥塞控制? 所谓拥塞控制,是指防止过多的数据注入网络,保证网络中的路由器或链路不致过载.出现拥塞时,端点并不了解到拥塞发生的细节,对通信连接的端点来说,拥塞往往表现为通信时延的增加.当然,拥塞控制和流量控制也有相似的地方,即它们都通过控制发送方发送数

简短介绍 asyncio是遵循Python标准库的一个异步 I/O框架．在这篇文章里,我将介绍 uvloop: 可以完整替代asyncio事件循环．uvloop是用Cython写的,基于 libuv. uvloop 使得 asyncio 更快. 实际上,比nodejs,gevent,以及其他任何Python异步框架至少快两倍 ．uvloop asyncio 基于性能的测试接近于Go程序． asyncio 和 uvloop asyncio 模块, 是在 PEP 3156引入的, 是一个集合,包含网

用python写了个快排,第一次发现python居然可以这么简洁. 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) + midd

1.Python 语言特点 Python是一种面向对象.直译式计算机程序设计语言,这种语言的语法简捷而清晰,具有丰富和强大的类库,基本上能胜任你平时需要的编程工作. Python的优点: (1)编写的代码质量高:采用缩进的方法,让代码的可读性更好,也很适合团队协作开发. (2)提高开发的效率:简单的语法,动态的类型,不过不要认为python仅可以完成简单的任务,其实他只是让复杂的编程任务变的高效和有趣,曾经我一个搞JAVA的朋友,他完成一个任务要写几百行代码,而我只写了10几行代码,的确pyth

本文出自"Python为什么"系列,请查看全部文章 在日常使用 Python 时,我们经常需要创建一个列表,相信大家都很熟练了吧? # 方法一:使用成对的方括号语法 list_a = [] # 方法二:使用内置的 list() list_b = list() 上面的两种写法,你经常使用哪一个呢?是否思考过它们的区别呢? 让我们开门见山,直接抛出本文的问题吧:两种创建列表的 [] 与 list() 写法,哪一个更快呢,为什么它会更快呢? 注:为了简化问题,我们以创建空列表为例进行分析.关

Python猫注: 在今年 5 月的 Python 语言峰会上,Guido van Rossum 作了一场<Making CPython Faster>的分享(材料在此),宣告他加入了激动人心的"香农计划",旨在 4 年内提升 Python 性能至 5 倍.近日,Guido 上了一档英文播客节目(时长 30 分钟),谈论了他正在做的与高性能相关的工作,解答了几个问题.播客作者整理了一份内容纪要,本文是对该纪要的翻译.注:文末有音频及文稿下载 作者:Software at S

速度比较 框架 实现基础 每秒请求数 平均时间 Sanic Python 3.5 + uvloop 30,601 3.23ms Wheezy gunicorn + meinheld 20,244 4.94ms Falcon gunicorn + meinheld 18,972 5.27ms Bottle gunicorn + meinheld 13,596 7.36ms Flask gunicorn + meinheld 4,988 20.08ms Kyoukai Python 3.5 + uv

通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列. 1 def kp(arr,i,j): 2 if i < j: 3 base = kpgc(arr,i,j) 4 kp(arr,i,base) 5 kp(arr,base+1,j) 6 def kpgc(arr,i,j): 7 base = arr[i] 8 while i < j: 9 whil

代码: def partition(data,left,right): tmp = data[left] while left<right: while left < right and data[right]>=tmp: right -=1 data[left] = data[right] while left < right and data[left]<=tmp: left +=1 data[right] = data[left] data[left]=tmp retu

#归并排序 def mergeSort(a,L,R) :     if(L>=R) :         return     mid=((L+R)>>1)     mergeSort(a,L,mid)     mergeSort(a,mid+1,R)     p=L     q=mid+1     t=[]     while(p<=mid and q<=R) :         if a[p]<=a[q] :             t.append(a[p])   

def QS(array): less = [] more = [] if len(array) <= 1: return array head = array.pop() for x in array: if x <= head: less.append(x) else: more.append(x) return QS(less) + [head] + QS(more) if __name__ == '__main__': array = [8,10,9,6,4,16,5,13,26,18

def quick_sort(array,left,right): if left>=right: return low=left high=right key=array[low]#设置基准数 while left<right: while left<right and array[right]>=key:#如果列表后边的数,比基准数大或相等,则前移一位直到有比基准数小的数出现 right-=1 array[left]=array[right]#如找到,则把第j个元素赋值给第个元

题目:看看响应头 打开网站,既然已经提示我们看响应头了,那我们就看看呗(习惯bp,也可直接F12查看) 可以看到,响应头部分有个FLAG,而且有提示:please post what you find with parameter:key 所以就将FLAG解码后post,解码之后是:P0ST_THIS_T0_CH4NGE_FL4G:omiFOwSfc 所以post:key=omiFOwSfc 这样再转码,再POST,发现是个死循环,FLAG是随机随机生成的,不管post多少次都拿不到我们要提交的

项目需要一个从excel导出lua配置表的工具,之前的工具是主程写的,效率极差,i7 CPU 一次全部导出要花掉1个多小时.匪夷所思的是,这么渣的效率,居然用了整整一年.当 然,中途有人反映效率差,主程直接无视了,随着呼声越来越高,主程终于有空行动了. 一天下来,主程宣布,其工具效率提升了近50%,并且说了很多非专业人士听不懂的话,什么换库了,什么小文件没法提速,什么python效率就是这么差…… 当即就有同志体验了改进过的工具,导出某几个文件速度的的确确,确确实实,实实在在提升了50%,于是公

设要排序的数组是A[0]……A[N-1],首先任意选取一个数据(通常选用数组的第一个数)作为主元,然后将所有比它小的数都放到它前面,所有比它大的数都放到它后面,这个过程称为一趟快速排序.值得注意的是,快速排序不是一种稳定的排序算法,也就是说,多个相同的值的相对位置也许会在算法结束时产生变动. 1)设置两个变量i.j,排序开始的时候:i=0,j=N-1: 2)以第一个数组元素作为关键数据,赋值给key,即key=A[0]: 3)从j开始向前搜索,即由后开始向前搜索(j--),找到第一个小于key的

导读 PHP 7 比5.x 快上很多,即使只有单纯的版本升级就已经很有感,不过大家还是希望它变得越来越快,这时再做些小调整就会更有fu,Let's try it! 事前准备 说到PHP 7,那一定跑不了LAMP 或是LEMP,请先准备好底层服务的安装. [CentOS 7] 整合Apache.MySQL.PHP 7 组成LAMP Server [CentOS 7] 整合Nginx.MariaDB.PHP 7 组成LEMP Server 以前我们要让PHP加快处理速度,通常会配合APC.eAcce