From:http://yysfire.github.io/linux/%E4%BB%8E%E6%BA%90%E4%BB%A3%E7%A0%81%E5%88%B6%E4%BD%9Cdeb%E5%8C%85%E7%9A%84%E4%B8%A4%E7%A7%8D%E6%96%B9%E6%B3%95%E4%BB%A5%E5%8F%8A%E4%BF%AE%E6%94%B9%E5%B7%B2%E6%9C%89deb%E5%8C%85.html 1. 原理 1) deb包通常包含两部分:控制信息(DEBIA

在介绍动态可执行方法前,本节先介绍一下Python代码编译有关的知识,因为部分内容和动态执行有些关联. 一.    Python解释器的功能 Python虽然是解释型语言,但Python代码也是可编译的,编译源代码可以在一定程度上达到源代码产权保护. 防止用户篡改源代码.加载代码速度加快的目的.Python 解释器由一个编译器和一个虚拟机构成,编译器负责将源代码转换成字节码文件,而虚拟机负责执行字节码.Python可以对源代码直接通过解释器执行,也可以先编译成字节码再执行.Python编译并不是

1.测试代码:新建  fib.pyx # coding:utf-8 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans def km(): return KMeans(n_clusters=4) def fib(n): if n<2: return 1 else: return fib(n-1)+fib(n-2) def plots(): x = np.linspace(-2,

Python 代码在运行前,会先编译(翻译)成中间代码,每个 .py 文件将被换转成 .pyc 文件,.pyc 就是一种字节码文件,它是与平台无关的中间代码,不管你放在 Windows 还是 Linux 平台都可以执行,运行时将由虚拟机逐行把字节码翻译成目标代码. 安装Python 时候,会有一个 Python.exe 文件,这就是 Python 解释器,你写的每一行 Python 代码都是由它负责执行,解释器由一个编译器和一个虚拟机构成,编译器负责将源代码转换成字节码文件,而虚拟机负责执行字节

Python代码的编译 Python代码在解释执行之前,是会被编译成.pyc或者.pyo文件的,它们是中间字节码表示的文件,之后Python虚拟机才会去解释执行它们. 1.pyc文件 ========= pyc是一种二进制文件,是由py文件经过编译后,生成的文件,是一种byte code,py文件变成pyc文件后,加载的速度有所提高. 而且pyc是一种跨平台的字节码,是由python的虚拟机来执行的,这个是类似于JAVA或者.NET的虚拟机的概念. pyc的内容,是跟python的版本相关的,不

Python 是编译型语言还是解释型语言?回答这个问题前,应该先弄清楚什么是编译型语言,什么是解释型语言. 所谓编译执行就是源代码经过编译器编译处理,生成目标机器码,就是机器能直接运行的二进制代码,下次运行时无需重新编译. 不过它是针对特定CPU体系的,这些目标代码只能在特定平台执行,如果这个程序需要在另外一种 CPU 上面运行,这个代码就必须重新编译. 它不具备可移植性,但是执行速度快,C.C++这类语言属于编译型语言. 而解释型语言是在代码运行期间逐行翻译成目标机器码,下次执行时,还是需要逐

转载地址:http://blog.csdn.net/zv3e189os5c0tsknrbcl/article/details/78661641 有人在讨论 Python 代码是编译执行还是解释执行?这个问题还可以换一种说法: Python 是编译型语言还是解释型语言?回答这个问题前,我们先弄清楚什么是编译型语言,什么是解释型语言. 所谓编译执行就是源代码经过编译器编译处理,生成目标机器码,就是机器能直接运行的二进制代码,下次运行时无需重新编译.不过它是针对特定CPU体系的,这些目标代码只能在特定

在Nylas,我们喜欢使用Python进行开发.它的语法简单并富有表现力,拥有大量可用的开源模块和框架,而且这个社区既受欢迎又有多样性.我们的后台是纯用 Python 写的,团队也经常在 PyCon 和 meetups 上演讲.你可以认为我们是 Python 的超级粉. 然而,Python 的一个大缺陷是没有一个明确的工具来部署 Python 服务端应用.工作的情况就像是“执行 git 的 pull 命令后剩下的就只有祈祷了”,但这并不是一个好的方式,尤其当用户依赖于我们的应用.当你的应用引用了

这是一个我用于调试或分析工具概述,不一定是完整全面,如果你知道更好的工具,请在评论处标记. 日志 是的,的确,不得不强调足够的日志记录对应用程序是多么的重要.您应该记录重要的东西,如果你的记录足够好的话,你可以从日志中找出问题从而节省大量的时间. 如果你曾经用print语句来调试代码现在停下吧,用logging.debug替代,开始可以慢慢来,以后完全禁用它... 追踪有时看到程序如何被执行会很有帮助.你可以使用IDE的调试共轭ngn一步一步的运行程序,但你需要知道你要找的是什么,否则这将会是一

选择了脚本语言就要忍受其速度,这句话在某种程度上说明了 python 作为脚本的一个不足之处,那就是执行效率和性能不够理想,特别是在 performance 较差的机器上,因此有必要进行一定的代码优化来提高程序的执行效率.如何进行 Python 性能优化,是本文探讨的主要问题.本文会涉及常见的代码优化方法,性能优化工具的使用以及如何诊断代码的性能瓶颈等内容,希望可以给 Python 开发人员一定的参考. Python 代码优化常见技巧 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

同样的我们需要安装jython,具体的步骤如下: 1. 去 http://sourceforge.net/projects/jython/ 下载最新的jython相关的jar包. 2. 下载下来的jar包其实既是使用的时候需要引入的jar包,也是安装就jython的jar包.具体安装细节参照:https://wiki.python.org/jython/InstallationInstructions#jython-2-7-0 其实直接使用: java -jar jython_installer

摘要:代码优化能够让程序运行更快,可以提高程序的执行效率等,对于一名软件开发人员来说,如何优化代码,从哪里入手进行优化?这些都是他们十分关心的问题.本文着重讲了如何优化Python代码,看完一定会让你收获满满! 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 一个良好的算法能够

如果是开源的Python代码,为了能够让大家更方便的使用,放到PyPI上也许是个非常不错的主意(PyPI:Python Package Index).刚开始我以为要将代码打包放到PyPI上是一件非常复杂繁琐的事情,不过看过<Dive Into Python 3>的PACKAGING PYTHON LIBRARIES介绍(CHAPTER 16),并自己动手操作了一下,发现打包发布这个事情并没有想象中的那么有难度.为了方便其他朋友阅读的方便,就尝试写了这个博文,来记录下如何将自己写的Python代

点这里 现在的大多数 Python 代码格式化工具(比如:autopep8 和 pep8ify)是可以移除代码中的 lint 错误.这显然有些局限性.比如:遵循 PEP 8 指导的代码可能就不会被格式化了,但这并不说明代码看起来就舒服. 译注:lint 是最著名的C语言工具之一,是由贝尔实验室SteveJohnson于1979在PCC(PortableC Compiler)基础上开发的静态代码分析,一般由UNIX系统提供.与大多数C语言编译器相比,lint可以对程序进行更加广泛的错误分析,是一种

原文:Python 代码性能优化技巧 Python 代码优化常见技巧 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 一个良好的算法能够对性能起到关键作用,因此性能改进的首要点是对算法的改进.在算法的时间复杂度排序上依次是: O(1) -> O(lg n) -> O(

Josh Triplett以一个“笑点”开始了他在PyCon 2015上的演讲:移植Python使其无需操作系统运行:他和他的英特尔同事让解释器能够在GRUB引导程序.BIOS或EFI系统上运行.连演讲的休息时间也没放过,他有很多有趣的要说的事情,还有许多让人大开眼界的演示. Python在Boot Loader上运行的最初想法是能够测试硬件,像BIOS,可扩展固件接口(EFI)以及高级配置和电源接口(ACPI),而无需去写一些“一次性测试项目“程序集.传统来说,英特尔已经写了很多针对DOS(B

选择了脚本语言就要忍受其速度,这句话在某种程度上说明了 python 作为脚本的一个不足之处,那就是执行效率和性能不够理想,特别是在 performance 较差的机器上,因此有必要进行一定的代码优化来提高程序的执行效率.如何进行 Python 性能优化,是本文探讨的主要问题.本文会涉及常见的代码优化方法,性能优化工具的使用以及如何诊断代码的性能瓶颈等内容,希望可以给 Python 开发人员一定的参考. Python 代码优化常见技巧 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

在Kivy中,通过pyjnius扩展能够间接调用Java代码,而pyjnius利用的是Java的反射机制.可是在Python对象和Java对象中转来转去总让人感觉到十分别扭.好在android提供了binder这个进程间通信的功能,Java中的Service也是基于Binder的C++代码封装来实现进程间通信的,这也为从Python代码中绕开pyjnius直接訪问Java代码提供了可能,既然Java的Service是基于C++的封装来实现的,也相同能够在Python中封装相同的C++代码,这篇文

https://github.com/upsuper/blog/commit/0214fdd084c4adf2de2ed9912d644fb59ce13a1c +Title: [翻译] AST 模块:用 Python 修改 Python 代码+Date: 2012-03-03 16:47+Tags: PythonCategory: TechniqueSlug: static-modification-of-python-with-python-the-ast-moduleAuthor: Xido

转自:http://hi.baidu.com/tinyweb/item/923d012e8146d00872863ec0  ,格式调整过. 代码分析不是一个新的话题,代码分析重要性的判断比较主观,不同的人有不同的认识.Python是用C来实现的,所以对于Python的性能或代码质量的评估可以通过dis模块获取到对应的字节码指令来进行评估. Python代码是先被编译为Python字节码后,再由Python虚拟机来执行Python字节码(pyc文件主要就是用于存储字节码指令的).一般来说一个Pyt

Python社区有句俗语:“python自己带着电池” ,别自己写计时框架.Python 2.3 具备一个叫做 timeit 的完美计时工具可以测量python代码的运行时间. timeit模块 timeit 模块定义了接受两个参数的 Timer 类.两个参数都是字符串. 第一个参数是你要计时的语句或者函数: 传递给 Timer 的第二个参数是为第一个参数语句构建环境的导入语句. 从内部讲, timeit 构建起一个独立的虚拟环境, 手工地执行建立语句,然后手工地编译和执行被计时语句. 一旦有了