我正在研究String.equals()是否真的很糟糕，并且在尝试对其进行一些基准测试时遇到了一些令人惊讶的结果。使用jmh，我写了一个简单的测试(最后是代码和pom)，看看该函数可以在1秒内运行多少次。BenchmarkModeSamplesScoreScoreerrorUnitsc.s.SimpleBenchmark.testEqualsInternthrpt5698910949.71047115846.650ops/sc.s.SimpleBenchmark.testEqualsNewthrpt5529118.77421164.872ops/sc.s.SimpleBenchmark
我正在测试一个用Java编写的API，它有望最大限度地减少处理通过网络接收的消息时的延迟。为了实现这些目标，我正在使用各种可用的垃圾收集器。我正在尝试四种不同的技术，它们利用以下标志来控制垃圾收集:1)序列号:-XX:+UseSerialGC2)并行:-XX:+UseParallelOldGC3)并发:-XX:+UseConcMarkSweepGC4)并发/增量:-XX:+UseConcMarkSweepGC-XX:+CMSIncrementalMode-XX:+CMSIncrementalPacing我在五个小时的过程中运行了每项技术。我定期使用ManagementFactory.g
以下代码片段是获取目录列表、对每个文件调用提取方法并将生成的药物对象序列化为xml的方法的一部分。try(Streampaths=Files.list(infoDir)){paths.parallel().map(this::extract).forEachOrdered(drug->{try{marshaller.write(drug);}catch(JAXBExceptionex){ex.printStackTrace();}});}这是完全相同的代码，做完全相同的事情，但使用普通的.list()调用来获取目录列表并调用.parallelStream()结果列表。Arrays.as
下面的代码表明pandas可能比numpy慢得多，至少在函数clip()的特定情况下是这样。令人惊讶的是，从pandas到numpy再回到pandas的往返，同时在numpy中执行计算，仍然比在pandas中快得多。pandas的功能不应该用这种迂回的方式实现吗？In[49]:arr=np.random.randn(1000,1000)In[50]:df=pd.DataFrame(arr)In[51]:%timeitnp.clip(arr,0,None)100loops,bestof3:8.18msperloopIn[52]:%timeitdf.clip_lower(0)1loops,
我目前正在比较Python3和C中的两个循环计算。对于Python，我有:#Python3t1=time.process_time()a=100234555b=22333335c=341500foriinrange(1,10000000001):a=a-(b%2)b=b-(c%2)print("Sumis",a+b)t2=time.process_time()print(t2-t1,"Seconds")然后在C中，我做同样的事情:#includeintmain(){longlonga=100234555;longlongb=22333335;longlongc=341500;for(l
我注意到一个小的重构对性能造成了奇怪的影响，该重构将循环替换为对递归函数内的内置max的调用。这是我能制作的最简单的复制品:importtimedeff1(n):ifnbest:best=currentreturnbestdeff2(n):ifnf1和f2都使用标准递归计算阶乘，但添加了不必要的最大化(这样我就可以使用max一个递归，同时仍然保持递归简单):#pseudocodefactorial(0)=1factorial(1)=1factorial(n)=max(factorial(n-1)*n,factorial(n-2)*n)它是在没有内存的情况下实现的，因此调用次数呈指数级增
我在最近的老式AppleMacBookPro上使用Python2.7.5，它有四个硬件和八个逻辑CPU；即，sysctl实用程序提供:$sysctlhw.physicalcpuhw.physicalcpu:4$sysctlhw.logicalcpuhw.logicalcpu:8我需要对大型一维列表或数组执行一些相当复杂的处理，然后将结果保存为中间输出，稍后将在我的应用程序的后续计算中再次使用。我的问题的结构很自然地适合并行化，所以我想我会尝试使用Python的多处理模块将一维数组分割为几个部分(4部分或8部分，我还不确定是哪个)，执行并行计算，然后将结果输出重新组合成最终格式。我正在尝
我有两个python程序(一个是子进程)需要相互通信。目前我正在通过stdin和stdout来实现。然而，写入子进程的stdin似乎慢得令人痛苦。a.py，一个接受任意行输入并打印时间的程序:fromtimeimporttime,sleepfromsysimportstdout,stdinwhileTrue:stdin.readline()stdout.write('%f\n'%time())stdout.flush()b.py，一个运行a.py的程序，计算写入程序的stdin和从中读取所需的时间这是stdout:fromtimeimporttimefromsubprocessimpo
所以我写了一个脚本，在命令行上使用nc访问一堆服务器，最初我使用Python的命令模块并调用commands.getoutput()并且脚本运行了大约45秒。由于不推荐使用命令，我想将所有内容更改为使用subprocess模块，但现在脚本需要2分钟45秒才能运行。有人知道为什么会这样吗？我之前有:output=commands.getoutput("echogetfile.ext|nc-w1server.comport_num")现在我有p=Popen('echogetfile.ext|nc-w1server.comport_num',shell=True,stdout=PIPE)ou
我想使用Python2.6.5计算大型矩阵(大约1000x1000)的特征值。我一直做不到这么快。我还没有找到解决这个问题的任何其他话题。当我运行时a=rand(1000,1000);tic;fori=1:10eig(a);endtoc;在MATLAB中大约需要30秒。Python中的类似测试需要216秒。使用RPy通过R运行它并没有明显加快计算速度。Octave中的测试耗时93秒。我对速度的差异感到有点困惑。我在网上能找到的类似此类问题的唯一实例是this，已经有好几年了。该问题中的发帖人具有不同的Python目录结构(我将其归因于帖子的年代，尽管我可能会弄错)，因此我没有足够的信心
