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

分成两部分:代码优化和工具优化 原文:http://my.oschina.net/xianggao/blog/102600 阅读 Zen of Python,在Python解析器中输入 import this. 一个犀利的Python新手可能会注意到"解析"一词, 认为Python不过是另一门脚本语言. "它肯定很慢!" 毫无疑问:Python程序没有编译型语言高效快速. 甚至Python拥护者们会告诉你Python不适合这些领域. 然而,YouTube已用Pyth

本文章讲述了如何用pdb进行python调试讲解. 当手边 没有IDE,面对着python调试犯愁时,你就可以参考下本文;(pdb 命令调试) 参 考:http://docs.python.org/library/pdb.html 和 (pdb)help 用pdb进行python调试,用法基本和gdb差不多, 先看一个简单的例子: epdb1.py .# epdb1.py -- experiment with the Python debugger, pdb a = "aaa" b =

python 调试基本和gdb调试一样,举例: debug .py #!/usr/bin/python   print "hello" i=0 for j in range(10): i+=j print i 调试命令:python -m pdb debug.py -m (mod)----- run library module as a script (terminates option list) pdb-----The Python Debugger 常用命令说明: l #查看运

原文地址:http://blog.csdn.net/wenxuansoft/article/details/38559731 pycharmt等IDE虽然用着爽,但毕竟在速度.资源上还是比较让人不爽的. 使用IDE无非是图个方便省事,特别是像我这种有些记性差的来说. IDE说起来方便于的几个地方就是: 1.语法颜色高亮 2.语法自动完成 3.方便的调试功能 现在有了Sublime Text这枚神器,配合上插件也可以比较方便地搭建一个方便的类似IDE的python调试环境了. 1.现在可以安装su

  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 

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

调试(debug) 将可疑环节的变量逐步打印出来,从而检查哪里是否有错. 让程序一部分一部分地运行起来.从核心功能开始,写一点,运行一点,再修改一点. 利用工具,例如一些IDE中的调试功能,提高调试效率.   Python CMD python -m trace -t <py file> python -m dis <py file> 内置trace模块:打印所有执行的语句 内置dis模块:分析字节码   Linux   strace -p pid # 用系统命令跟踪系统调用 Py

Visual Studio Code 免费跨平台文本编辑器,插件资源丰富,我把其作为Debug的首选. 下载地址:https://code.visualstudio.com/Download 安装之后,安装Python拓展插件. 如何搜索Python拓展,以及基本的VS Code的快捷键请自行Bing,Baidu或者Google. 我安装的Python插件版本0.4.2,时间是2016:10:14. 配置Python调试环境 打开VS Code,点击 左上角 文件=>首选项=>用户设置 打开界

  pycharmt等IDE虽然用着爽,但毕竟在速度.资源上还是比较让人不爽的. 使用IDE无非是图个方便省事,特别是像我这种有些记性差的来说. IDE说起来方便于的几个地方就是: 1.语法颜色高亮 2.语法自动完成 3.方便的调试功能 现在有了Sublime Text这枚神器,配合上插件也可以比较方便地搭建一个方便的类似IDE的python调试环境了. 1.现在可以安装sublime text 3,然后安装package control,这玩意可以让你方便安装插件包.安装方法网上一砣. 2.安

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

VSCode配置python调试环境 很久之前的一个东东,翻出来看看 VSCode配置python调试环境 * 1.下载python解释器 * 2.在VSCode市场中安装Python插件 * 4.在用户设置里加两条 * 5.接下来是正式的调试了 1080 两个数的平方和 Input Output Input示例 Output示例 1.下载python解释器 python 3.6.3 for windows 安装到系统某个路径例如C:\Python36 最好添加到Path,也可以不加 2.在VS

pycharmt等IDE虽然用着爽,但毕竟在速度.资源上还是比较让人不爽的. 使用IDE无非是图个方便省事,特别是像我这种有些记性差的来说. IDE说起来方便于的几个地方就是: 1.语法颜色高亮 2.语法自动完成 3.方便的调试功能 现在有了Sublime Text这枚神器,配合上插件也可以比较方便地搭建一个方便的类似IDE的python调试环境了. 1.现在可以安装sublime text 3,然后安装package control,这玩意可以让你方便安装插件包.安装方法网上一砣. 2.安装S

python调试神器——pdb - 软谋python https://mp.weixin.qq.com/s/w3Xw8I_zh7MFq2dx5kdQXw 优秀开发者必备技能包:Python调试器 - AI科技大本营 https://mp.weixin.qq.com/s/VtjCxLvjdEji2JJmCLpUSg 这一部分主要就是想说两个 Python 调试器,分别是标准库自带的 pdb 和开源的 ipdb.

Linux下Python基础调试 http://blog.163.com/liuyuhuan0915@126/blog/static/78265448201141662828820/ 当手边没有IDE,面对着python调试犯愁时,你就可以参考下本文:(pdb 命令调试) 参考:http://docs.python.org/library/pdb.html 和 (pdb)help 首先你选择运行的 py python -m pdb myscript.py (Pdb) 会自动停在第一行,等待调试,

Python 调试:step into/step out/step over 的区别: 首先在PyCharm 程序中设置 “ 断点 ”,后点击右上角的Debug 按钮进入调试程序状态: step into:进入子函数.即为单步执行,遇到子函数就进入并且继续单步执行.step over:越过子函数,但子函数会执行.即为:在单步执行时,在函数内遇到子函数时不会进入子函数内单步执行,而是将子函数整个执行完再停止,也就是把子函数整个作为一步.step out:跳出子函数  .即为“”单步执行到子函数内时

标准库的pdb pdb是Python自带的一个库,为Python程序提供了一种交互式的源代码调试功能,包含了现代调试器应有的功能,包括设置断点.单步调试.查看源码.查看程序堆栈等.如果读者具有C或C++程序语言背景,则一定听说过gdb.gdb是一个由GNU开源组织发布的.UNIX/LINUX操作系统下的.基于命令行的.功能强大的程序调试工具.如果读者之前使用过gdb,那么,几乎不用学习就可以直接使用pdb.pdb和gdb保持了一样的用法,这样可以降低工程师的学习负担和Python调试的难度,pd

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

现在很多的编辑器其实都带着「调试程序」的功能,比如写 c/c++ 的 codeblocks,写 Python 的 pycharm,这种图形界面的使用和显示都相当友好,简单方便易学,这个不是我这篇文章要讲的重点.今天主要是想给大家介绍一下 「Python调试器」,快速定位各种疑难杂症. Python 调试器 这一部分主要就是想说两个 Python 调试器,分别是标准库自带的 pdb 和开源的 ipdb. pdb pdb 是 Python 自带的库,为 Python 提供了一种交互式的源码调试功能,

Python性能优化方案 从编码方面入手,代码算法优化,如多重条件判断有限判断先决条件(可看 <改进python的91个建议>) 使用Cython (核心算法, 对性能要求较大的建议使用Cython编写) 是python & c++的结合, 性能有数量级的提升 使用ast抽象语法树 根据python CAPI扩展, 编写c++ python加载器 (即使用加载器将python 代码转为c++执行) 如开源模块 py2c Cython 使用步骤 注: cython 编译环境,需要vc++

用python调试Appium和雷电模拟器连接时出现Original error: Could not find 'adb.exe' in PATH 确定环境变量没错,用管理员启动Appium就不会出现这个问题了