Python中有许多HTTP客户端.使用最广泛且最容易的是requests. 持续连接 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!QQ群:1097524789 持续连接是自HTTP 1.1以来的标准,尽管许多应用程序并未使用它们.以简单模式使用请求时(例如使用get函数),连接会在返

稍微关心编程语言的使用趋势的人都知道,最近几年,国内最火的两种语言非 Python 与 Go 莫属,于是,隔三差五就会有人问:这两种语言谁更厉害/好找工作/高工资…… 对于编程语言的争论,就是猿界的生理周期,每个月都要闹上一回.到了年末,各类榜单也是特别抓人眼球,闹得更凶. 其实,它们各有对方所无法比拟的优势以及用武之地,很多争论都是没有必要的.身为一个正在努力学习 Python 的(准)中年程序员,我觉得吧,先把一门语言精进了再说.没有差劲的语言,只有差劲的程序员,等真的把语言学好了,必定是“

这里的内容仅仅是本人阅读<Python高性能编程>后总结的一些知识,用于自己更好的了解Python机制.本人现在并不从事计算密集型工作:人工智能.数据分析等.仅仅只是出于好奇而去阅读这本书.很多人因为Python不能同时使用多颗CPU(全局解释器锁GIL),而觉得它不能实现高性能.书中有很多介绍避开GIL或者Python虚拟机的方式,例如Cython,PyPy等. 首先我们要说一下时间复杂度,可以帮助我们理解CPython编译器怎么干活: 时间复杂度 在描述算法复杂度时,经常用到o(1), o

入门使用高性能 Python,建议参考<Python高性能编程>,例子给的很多,讲到高性能就会提到性能监控,里面有cpu mem 方法的度量,网络讲了一点异步,net profiler 没讲.笔记集合把可能把工作中遇到的性能问题,记录了解决方案. 性能分析对于高性能编程的作用,就好比复杂度分析对于算法的作用,它本身不是高性能编程的一部分,但却是最终有效的一种评判标准. 学习参考: <Python高性能编程>中英文对比学习, 带目录书签,文字可复制: 讲解详细并配有源代码. 网盘下载

python高性能编程方法一   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... 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

一.进程池和线程池 1.串行 import time import requests url_lists = [ 'http://www.baidu.com', 'http://fanyi.baidu.com', 'http://map.baidu.com', 'http://music.baidu.com/', 'http://tieba.baidu.com', 'http://v.baidu.com', 'http://image.baidu.com', 'http://zhidao.bai

近期做了一个简单的demo需求,搭建一个http server,支持简单的qa查询.库中有10000个qa对,需要支持每秒10000次以上的查询请求. 需求比较简单,主要难点就是10000+的RPS.首先使用python + uwsgi写了个简单的demo,压测后发现,RPS只有几千,达不到性能要求.后来部署了多个服务,使用nginx做负载均衡才勉强达到需求. Japronto 后来经过google 搜索,发现了Japronto,github地址https://github.com/squeak

MPI  和    MPI4PY   的搭建上一篇文章已经介绍,这里面介绍一些基本用法. mpi4py  的  helloworld from mpi4py import MPI print("hello world") mpiexec      -n     5    python3    x.py 2.   点对点通信 因为  mpi4py 中点对点的 通信  send 语句  在数据量较小的时候是把发送数据拷贝到缓存区,是非堵塞的操作,   然而在数据量较大时候是堵塞操作,由此如

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Python服务于每小时4千万视频的请求. 你所要做的就是编写高效的代码和需要时使用外部实现(C/C++)代码. 这里有一些建议,可以

参考链接: http://rfyiamcool.blog.51cto.com/1030776/1276364/ http://www.cnblogs.com/nanrou/p/7026789.html 前言 gunicorn 是支持wsgi协议的http服务器,gevent只是它支持的模式之一,是为了解决django.flask这些web框架自带wsgi server性能低下的问题.自带的web server更多的是测试用途,线上发布时,最好使用高性能的wsgi server 或者是联合ngin

GIL 确保 Python 进程一次只能执行一条指令 ====分析工具cProfile 分析函数耗时line_profiler  逐行分析 heapy 追踪 Python 内存中所有的对象— 这对于消灭奇怪的内存泄漏特别有用 memory_profiler 图的形式展示 RAM 的使用情况随时间的变化 虽然它们不支持改变大小,但是我们可以将两个元组合并成一个新元组.任意两个元组相加始终返回一个新分配的元组,所以复杂度是O(n)>>> t1 = (1,2,3,4)>>>

以常见的端口扫描器为实例 端口扫描器的原理很简单,操作socket来判断连接状态确定主机端口的开放情况. import socket def scan(port): s = socket.socket() if s.connect_ex(('localhost', port)) == 0: print port, 'open' s.close() if __name__ == '__main__': map(scan,range(1,65536)) 这是一个socket扫描器的基本代码. 但是如

环境:django,numpy,matplotlib, 解释语言:开发效率高,通用性强,内置方便的数据容器,易于扩展和嵌入. 语言:lua--嵌入式/网络/APP,erlang--嵌入式,python--网络/嵌入式,lisp--界面. 程序员境界:线性级,逻辑级,架构级,工程级 程序员陋习:自我,封闭,惯性,沟通障碍,一叶障目,工作量估计乐观,拒绝变化,拒绝重构. 笛卡尔方法论:拆分,排序,处理,归并. 项目管理:计划,组织,执行,控制. 数据类型:数值,字符串,纯性容器(list,tuple

虽然python优点很多,但是有一个致命的缺点就是运行速度太慢,那么python程序需要一些计算量比较大的模块时一般会调用c或者c++的代码来重写,但是c/c++编写代码代价太高,耗费太多的人力.那么就想到来一个折中的方法是用golang语言. 虽然golang性能比不上c,但是golang天生的高并发,以及编译速度超级快,而且还自带来垃圾回收机制,不用开发者自己去管理内存,开发效率高.所以在python程序遇到大计算量时,可以考虑调用go模块. 下面来看下如何构建一个go python 模块:

最近出了两件大新闻,相信大家可能有所耳闻. 我来当个播报员,给大家转述一下: 1.中国队在第 11 界罗马尼亚数学大师赛(RMM)中无缘金牌.该项赛事是三大国际赛事之一,被誉为中学奥数的最高难度.其中一道题,令中国队全军覆没. 2.一个出自清华姚班,毕业于斯坦福的女博士,她的毕业论文成了学术圈的“爆款”.这篇论文研究的主题是——如何让机器学会理解人类语言? 每天的新闻多如牛毛,唯独这两件引起了我的注意.它们跟本期的荐书栏目也是强关联,下面就给大家说道说道. 上图标出了中国队成绩最好的三名队员.前

近日,一直在学习Python,发现有关的书籍还是很多值得一读的,所以在此总结一下.以后慢慢去研读吧!!! Python入门 <Python编程快速上手——让繁琐工作自动化> 作者: [美]Al Sweigart(斯维加特) Python3编程从入门到实践 亚马逊畅销Python编程图书 本书是一本面向实践的Python编程实用指南.本书不仅介绍了Python语言的基础知识,而且还通过项目实践教会读者如何应用这些知识和技能.本书的第一部分介绍了基本Python编程概念,第二部分介绍了一些不同的任

谁会成为AI 和大数据时代的第一开发语言? 这本已是一个不需要争论的问题.如果说三年前,Matlab.Scala.R.Java 和 Python还各有机会,局面尚且不清楚,那么三年之后,趋势已经非常明确了,特别是前两天 Facebook 开源PyTorch 之后,Python 作为 AI 时代头牌语言的位置基本确立,未来的悬念仅仅是谁能坐稳第二把交椅. 学习Python之路其修远兮,能否跨进时下最热的人工智能领域,无疑学好Python是通往高薪的捷径之路. <Python核心编程 第3版> (

从一开始学习python的时候,很多人就听到的是元组和列表差不多,区别就是元组不可以改变,列表可以改变. 从数据结构来说,这两者都应当属于数组,元组属于静态的数组,而列表属于动态数组.稍后再内存的分配上也会体现这一点.对于这两种类型,除了能接受相同类型的值之外,也接受混合类型的值. 元组 说元组不能改变的,其实只是看到了操作结果显示出来的表面现象.可以来看一下下列的操作(输出结果截去了相同的高几位). a = (1,2,3) b = (1,2,3) c = a+b id(a) >>>71

扫描左上角二维码,关注公众账号 数字货币量化投资,回复“1279”,获取以下600个Python经典例子源码 ├─algorithm│       Python用户推荐系统曼哈顿算法实现.py│      NFA引擎,Python正则测试工具应用示例.py│      Python datetime计时程序的实现方法.py│      python du熊学斐波那契实现.py│      python lambda实现求素数的简短代码.py│      Python localtime()方法计

本文原创并首发于公众号[Python猫],未经授权,请勿转载. 原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/ArN-6mLPzPT8Zoq0Na_tsg 最近,猫哥的 Python 技术学习群里进来了几位比较特殊的同学:一位初三的以编程为兴趣的女生.一位在大学里刚开始执教 Python 的老师.一位四十多岁仍在编程一线的工程师. 自从写公众号以来,我就遇到了各色各样的人,比如,一位代替小学生儿子来加群的牙医父亲.一位多年自由职业每天炒股的前黑客.一位来咨询课程的自学编程的听障