从benchmarks来看发布在PyPySpeedCenter上，看起来PyPy比CPython快，除了两个测试之外。在“slowspitfire”和“waf”这两个测试中，CPython比PyPy更快。这是为什么？这两个测试测试什么样的操作？是什么让CPython更快地执行这些操作？PyPy是否有望在这两项测试中catch并击败CPython？ 最佳答案 正如Tobu所说，有一个message邮件列表中概述了对slowspitfire的解释:其中包含GC对象的长列表，以及其他因素。waf基准测试在性能上没有明显差异，我猜答案会更复
我正在用Python编写一个脚本，允许用户输入一个字符串，该字符串将是一个命令，指示脚本执行特定操作。为了争论，我会说我的命令列表是:lockreadwriterequestlog现在，我希望用户能够输入单词“log”，它会执行特定的操作，这非常简单。但是，我想匹配部分单词。因此，例如，如果用户输入“lo”，它应该匹配“lock”，因为它在列表中位于较高位置。我已经尝试使用libc中的strncmp使用ctypes来完成此操作，但还没有成功。 最佳答案 如果您正在接受用户的输入，那么您为什么担心比较速度？即使是最慢的技术也会比用户感
我正在使用difflibpython包。无论我是否设置isjunk参数，计算的比率都是相同的。当isjunk为lambdax:x==""时，不忽略空格的区别吗？In[193]:difflib.SequenceMatcher(isjunk=lambdax:x=="",a="abc",b="abc").ratio()Out[193]:0.8888888888888888In[194]:difflib.SequenceMatcher(a="abc",b="abc").ratio()Out[194]:0.8888888888888888 最佳答案
我实现了exponentiallyweightedmovingaverage(ewma)在python3和Haskell中(已编译)。它需要大约相同的时间。然而，当这个函数被应用两次时，haskell版本会莫名其妙地变慢(超过1000次，而python版本只慢大约2倍)。Python3版本:importnumpyasnpdefewma_f(y,tau):a=1/tauavg=np.zeros_like(y)foriinrange(1,len(y)):avg[i]=a*y[i-1]+(1-a)*avg[i-1]returnavg带有列表的Haskell:ewmaL::[Double]->
在处理一个问题时，我偶然发现了一些我自己无法真正理解的东西。我有一个变量:a=pow(2,1024)它的类型是longint。如果我尝试将其显式转换为float，如float(a)，我会收到OverflowError。数字太大，64位float放不下，所以可以理解。然后我尝试隐式转换，通过将它乘以一个float:b=a*11.0OverflowError再次发生，这很好，因为根据pythondocs，从longint到float的隐式转换发生了。所以结果和以前一样。最后，我尝试比较:a>11.0返回True。OverflowError不会发生。这让我很困惑。如果Python比较机制不要
我正在尝试找出如何比较2个RPMS列表(当前安装)和(在本地存储库中可用)并查看哪些RPMS已过时。我一直在修补正则表达式，但RPMS有太多不同的命名标准，我无法找到一个好的列表来使用。我的驱动器上没有实际的RPMS，所以我不能执行rpm-qif。pattern1=re.compile(r'^([a-zA-Z0-9_\-\+]*)-([a-zA-Z0-9_\.]*)-([a-zA-Z0-9_\.]*)\.(.*)')forrpminlistOfRpms:packageInfo=pattern1.search(rpm[0]).groups()printpackageInfo这适用于绝大多
由于性能问题，我开始学习Cython。此特定代码试图在交通建模(用于规划)领域实现一些新算法。我决定从一个非常简单的函数开始，我会使用很多次(数亿次)并且肯定会从性能提升中受益。我用三种不同的方式实现了这个功能，并针对相同的参数(为了简单起见)分别测试了1000万次:cython模块中的Cython代码。运行时间:3.35sCython模块中的Python代码。运行时间:4.88s主脚本上的Python代码。运行时间:2.98s如您所见，cython代码比cython模块中的python代码慢45%，比主脚本上编写的代码慢64%。这怎么可能？我哪里出错了？cython代码是这样的:de
在Python中是否有比较两个url的标准方法-在这个例子中实现了are_url_the_same:url_1='http://www.foo.com/bar?a=b&c=d'url_2='http://www.foo.com:80/bar?c=d;a=b'ifare_urls_the_same(url_1,url2):print"URLsarethesame"相同是指它们访问相同的资源-因此示例中的两个url是相同的。 最佳答案 这是一个简单的类，可让您执行此操作:ifUrl(url1)==Url(url2):pass尽管这些对象
我正在比较numpy与matlab的性能，在一些情况下我观察到numpy明显更慢(索引、对数组的简单操作，例如绝对值、乘法、求和等)。让我们看一下下面的例子，它有点引人注目，涉及函数digitize(我打算用它来同步时间戳):importnumpyasnpimporttimescale=np.arange(1,1e+6+1)y=np.arange(1,1e+6+1,10)t1=time.time()ind=np.digitize(scale,y)t2=time.time()print'Timepassedis%2.2fseconds'%(t2-t1)结果是:Timepassedis55
很难说出这里要问什么。这个问题模棱两可、含糊不清、不完整、过于宽泛或夸夸其谈，无法以目前的形式得到合理的回答。如需帮助澄清此问题以便重新打开，visitthehelpcenter.关闭10年前。如何在python中比较2个json对象下面是示例json。sample_json1={{"globalControlId":72,"value":0,"controlId":2},{"globalControlId":77,"value":3,"controlId":7}}sample_json2={{"globalControlId":72,"value":0,"controlId":2},
