怎样解决python dataframe loc,iloc循环处理速度很慢的问题 1.问题说明 最近用DataFrame做大数据 处理,发现处理速度特别慢,追究原因,发现是循环处理时,loc,iloc速度都特别慢,当数据量特别大得时候真的是超级慢.查很多资料,发现没有详细说明,以下为解决办法 2.问题解决 使用 Pandas.Series.apply 方法,可以对一列数据快速进行处理 Series.apply(*func*, *convert_dtype=True*, *args=()*, **

本系列文章着重学习和研究OpenStack Swift,包括环境搭建.原理.架构.监控和性能等. (1)OpenStack + 三节点Swift 集群+ HAProxy + UCARP 安装和配置 (2)原理.架构和性能 (3)监控 对 Swift 集群的监控是必要的,特别是集群规模很大的时候. 1. 监控目标 主要的监控目标包括: 硬件故障 操作系统故障 Swift 集群健康状态 Swift 集群状态 2. Swift 提供的工具 2.1 Swift 自带的各种 Audit 工具 2.1.1

    最近一个朋友和我探讨关于Where 1=1 and这种形式的语句会不会影响性能.最后结论是不影响.     虽然结论正确,但对问题的认识却远远没有解决问题的根本.实际上在T-SQL语句的书写过程中经常犯得错误就是得出一个很窄的结论,然后教条式的奉若圣经,对于T-SQL领域来说,在网上经常可以看到所谓的优化守则,随便在网上搜了一些摘录如下: 不要有超过5个以上的表连接(JOIN) 考虑使用临时表或表变量存放中间结果 少用子查询 视图嵌套不要过深,一般视图嵌套不要超过2个为宜. 对出现在wh

垂直层(Tier)影响性能的因素 资源层数据库性能通常考虑以下方面的优化(MySQL为例):--使用哪种存储引擎:MyISAM vs. InnoDB, MERGE, MEMORY, Federated, ARCHIVE--使用分区机制--建立必要的索引--设置缓存--调优服务器参数Table_open_cachemax_connectionOpen_files_limitThread_cache_size 客户端并发访问速度受以下几个方面的影响--事务--锁与隔离级别--并发用户数量--缓存 网

常用排序算法的python实现和性能分析 一年一度的换工作高峰又到了,HR大概每天都塞几份简历过来,基本上一天安排两个面试的话,当天就只能加班干活了.趁着面试别人的机会,自己也把一些基础算法和一些面试题整了一下,可以阶段性的留下些脚印——没办法,平时太忙,基本上没有时间写博客.面试测试开发的话,这些也许能帮得上一些. 这篇是关于排序的,把常见的排序算法和面试中经常提到的一些问题整理了一下.这里面大概有3个需要提到的问题: 虽然专业是数学,但是自己还是比较讨厌繁琐的公式,所以基本上文章所有的逻辑,

为什么dom操作会影响性能? 在浏览器当中,dom的实现和ECMAScript的实现是分离的. 例如,在IE中,ECMAScrit的实现在jscript.dll中,而DOM的实现在mshtml.dll中:在Chrome中使用WebKit中的 WebCore处理DOM和渲染,但ECMAScript是在V8引擎中实现的,其他浏览器的情况类似. 因此,操作dom,就是通过js代码调用dom的接口,就相当于两个相互独立的模块发生了交互.这样,相比于在同一个模块当中互相调用,这种跨模块的调用它的性能损耗是

前几天在 code review 时发现有一段代码中存在滥用try catch的现象.其实这种行为我们也许都经历过,刚参加工作想尽量避免出现崩溃问题,因此在很多地方都想着 try catch一下. 但实际上这种习惯不仅会让代码很难看,更会影响代码的运行性能.有些人会觉得,不就是一个 try catch 么,怎么会影响性能啊.那就让我们来测试看看吧. 实验 首先,我们看看没有try-catch情况下,进行100万次加法的耗时: long start = System.nanoTime(); int

Python内置类型性能分析 timeit模块 timeit模块可以用来测试一小段Python代码的执行速度. class timeit.Timer(stmt='pass', setup='pass', timer=<timer function>) Timer是测量小段代码执行速度的类. stmt参数是要测试的代码语句(statment): setup参数是运行代码时需要的设置: timer参数是一个定时器函数,与平台有关. timeit.Timer.timeit(number=100000

作者:waterxi 原文链接 背景 一年一度的换工作高峰又到了,HR大概每天都塞几份简历过来,基本上一天安排两个面试的话,当天就只能加班干活了.趁着面试别人的机会,自己也把一些基础算法和一些面试题整了一下,可以阶段性的留下些脚印——没办法,平时太忙,基本上没有时间写博客.面试测试开发的话,这些也许能帮得上一些. 这篇是关于排序的,把常见的排序算法和面试中经常提到的一些问题整理了一下.这里面大概有3个需要提到的问题: 虽然专业是数学,但是自己还是比较讨厌繁琐的公式,所以基本上文章所有的逻辑,我都

这篇是关于排序的,把常见的排序算法和面试中经常提到的一些问题整理了一下.这里面大概有3个需要提到的问题: 虽然专业是数学,但是自己还是比较讨厌繁琐的公式,所以基本上文章所有的逻辑,我都尽可能的用大白话说,希望能说明白: 语言使用的是Python,原因是写的快一些,当然会尽可能的抛开一些Python的特点,比如数组处理的时候尽可能的不使用一些tuple交换等方式: 测试算法的时候会用到一些Python编程的技巧,这里只是简单的提一下,不做深入介绍: 常用的排序算法(主要指面试中)包含两大类,一类是

原文地址 :http://blog.jobbole.com/47619/ 虽然不是所有的Python程序都需要严格的性能分析,不过知道如何利用Python生态圈里的工具来分析性能,也是不错的. 分析一个程序的性能,总结下来就是要回答4个问题: 它运行的有多快? 它的瓶颈在哪? 它占用了多少内存? 哪里有内存泄漏? 接下来,我们会着手使用一些很棒的工具,来帮我们回答这些问题. 粗粒度的计算时间 我们先来用个很快的方法来给我们的代码计时:使用unix的一个很好的功能 time. 1 2 3 4 5

目录 一.JVM 异常处理逻辑 二.关于JVM的编译优化 1. 分层编译 2. 即时编译器 1. 解释模式 2. 编译模式 3. 提前编译器:jaotc 三.关于测试的约束 执行用时统计 编译器优化的因素 关于指令重排序 四.测试代码 解释模式下执行测试 编译模式测试 结论 前言: 不知道从何时起,传出了这么一句话:Java中使用try catch 会严重影响性能. 然而,事实真的如此么?我们对try catch 应该畏之如猛虎么? 一.JVM 异常处理逻辑 Java 程序中显式抛出异常由ath

一.引言 - 现在大家对 大O 算法和不同函数之间的差异有了了解.本节的目标是告诉你 Python 列表和字典操作的 大O 性能.然后我们将做一些基于时间的实验来说明每个数据结构的花销和使用这些数据结构的好处.重要的是了解这些数据结构的效率,因为它们是本博客实现其他数据结构所用到的基础模块.本节中,我们将不会说明为什么是这个性能.在后面的博文中,你将看到列表和字典一些可能的实现,以及性能是如何取决于实现的. 二.列表: - python 的设计者在实现列表数据结构的时候有很多选择.每一个这种选择

引言 利用psutil模块(https://pypi.python.org/pypi/psutil/),可以很方便的监控系统的CPU.内存.磁盘IO.网络带宽等性能參数,下面是否代码为监控某个特定程序的CPU资源消耗.打印监控数据,终于画图显示,而且保存为指定的 PDF 文档备份. 示范代码 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- ''' Copyright (C) 2015 By Thomas Hu. All rights reserved.

一.列表: - python 的设计者在实现列表数据结构的时候有很多选择.每一个这种选择都可能影响列表操作的性能.为了帮助他们做出正确的选择,他们查看了最常使用列表数据结构的方式,并且优化了实现,以便使得最常见的操作非常快. - 在列表的操作有一个非常常见的编程任务就是是增加一个列表.我们马上想到的有两种方法可以创建更长的列表,可以使用 append 方法或拼接运算符.但是这两种方法那种效率更高呢.这对你来说很重要,因为它可以帮助你通过选择合适的工具来提高你自己的程序的效率. - 让我们看看四种

目录: 1.引言 2.列表 3.字典 一.引言 - 现在大家对 大O 算法和不同函数之间的差异有了了解.本节的目标是告诉你 Python 列表和字典操作的 大O 性能.然后我们将做一些基于时间的实验来说明每个数据结构的花销和使用这些数据结构的好处.重要的是了解这些数据结构的效率,因为它们是本博客实现其他数据结构所用到的基础模块. 二.列表: - python 的设计者在实现列表数据结构的时候有很多选择.每一个这种选择都可能影响列表操作的性能.为了帮助我们做出正确的选择,他们查看了最常使用列表数据

近期做了一个存储过程,执行时发现非常的慢,竟然需要6.7秒! 经排查,发现时间主要都耗在了其中一段查询语句上.这个语句用于查出结构相同的两个表中,其中两个字段的任一个字段数据相同的记录. 例如,A表的结构如下所示: --会员表 CREATE Table Member ( MemberID int, --会员ID MemberName ), --会员姓名 MemberPhone ) --会员电话 ) go B表的结构与A表完全相同,假设表名为Member_Tmep. 现在Member表中有7000

前天,20161012,到望京面试.第四个职位,终于进了二面.好么,结果人力安排完了面试时间竟然没有通知我,也没有收到短信邀请.如果没有短信邀请门口的保安大哥是不让我进去大厦的.然后,我在11号接到了面试官直接打来的电话,问我为啥还没到,我说没人通知我我不知道呀.结果我就直接被他邀请去以访客的身份参加面试了.不知道人力的姑娘是不是认识我,且和我有仇,终于可以报复了... 然后,我终于如约到了,面试官带着我去前台登记.前台的妹子更萌...认为我是面试官,面试官是才是来面试的.我气质真的那么合吗?

前景提要: 编写程序时,也许你不经意间,就不知不觉的定义了错误的类型,从而发生了额外的性能消耗,从而降低了效率,不要说就发生那么一次两次,如果说是程序中发生了循环.网络程序(不断请求处理的)等这些时候,减少了不必要额外的消耗,使优化程序提高效率的一种途径.不仅跬步,无以至千里,不积小流,无以至江河.优化从点点滴滴做起. 一.问题抛出: 大家先看这么一段定义 class ReserveData  { public string ReserveId;   public string patient_

离许多新的压力python性能优化见交换两个变量值可以使用 a,b = b,a 这样能够提高性能 >>> from timeit import Timer >>> Timer("t=a;a=b;b=t","a=1;b=2").timeit() 0.06279781319366587 >>> Timer("a,b=b,a","a=1;b=2").timeit() 0.0378

原文链接:https://www.tutorialdocs.com/article/7-habits-to-improve-python-programs.html 掌握一些技巧,可尽量提高Python程序性能,也可以避免不必要的资源浪费. 1.使用局部变量 尽量使用局部变量代替全局变量:便于维护,提高性能并节省内存. 使用局部变量替换模块名字空间中的变量,例如 ls = os.linesep.一方面可以提高程序性能,局部变量查找速度更快:另一方面可用简短标识符替代冗长的模块变量,提高可读性.