我一直在研究用于分析CSV的python脚本。其中一些文件相当大(1-2百万条记录)，脚本需要数小时才能完成。我将处理记录的方式从for-in循环更改为while循环，速度提升非常显着。演示如下:>>>deffor_list():...fordindata:...bunk=d**d...>>>defwhile_list():...whiledata:...d=data.pop(0)...bunk=d**d...>>>data=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]>>>importtimeit>>>timeit.timeit(for_list)1.0698931217193604
我尝试通过multiprocessing包中的Queue对Pipe的速度进行基准测试。我认为Pipe会更快，因为Queue在内部使用Pipe。奇怪的是，Pipe在发送大型numpy数组时比Queue慢。我在这里缺少什么？管道:importsysimporttimefrommultiprocessingimportProcess,PipeimportnumpyasnpNUM=1000defworker(conn):fortask_nbrinrange(NUM):conn.send(np.random.rand(400,400,3))sys.exit(1)defmain():parent_
在业内有“人工智能教父”之称的计算机科学家杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)表示，相较于气候变化，人工智能(AI)可能是对人类“更紧迫”的威胁。在采访中辛顿表示，心气候变化是一个巨大的风险，但人工智能的风险确实更加紧迫。他补充道，人类应对气候变化，相对而言，更容易提出一些有效的应对策略，比如说减少碳的排放，如果你这样做，最终一切都会好起来的。但对于人工智能的风险，你根本不知道如何下手。Hinton对深度学习和神经网络(模仿人脑的数学模型)的研究帮助奠定了人工智能发展的基础——这为他赢得了“人工智能教父”的绰号。在科技巨头谷歌以4400万美元收购Hinton的公司DNN Resear
python文档指出，cPickle比Pickle快的原因是前者是用C语言实现的。这到底是什么意思？我正在用Python制作高等数学模块，有些计算需要花费大量时间。这是否意味着如果我的程序是用C实现的，它可以变得更快？我希望从其他Python程序中导入这个模块，就像我可以导入cPickle一样。您能解释一下如何用C语言实现Python模块吗？ 最佳答案 您可以编写快速的C代码，然后在您的Python脚本中使用它，这样您的程序就会运行得更快。[1]http://docs.python.org/extending/index.html#
在花了很多时间思考多处理之后，我想出了这段代码，它是一个基准测试:示例1:frommultiprocessingimportProcessclassAlter(Process):def__init__(self,word):Process.__init__(self)self.word=wordself.word2=''defrun(self):#Alterstring+testprocessingspeedforiinrange(80000):self.word2=self.word2+self.wordif__name__=='__main__':#Sendastringtobea
似乎普遍认为使用np.take比数组索引要快得多。例如http://wesmckinney.com/blog/numpy-indexing-peculiarities/,Fastnumpyfancyindexing,和Fast(er)numpyfancyindexingandreduction?.也有人建议np.ix_在某些情况下更好。我做了一些分析，在大多数情况下这似乎是正确的，尽管随着数组变大，差异会减小。性能受数组大小、索引长度(对于行)和所采用的列数的影响。行数似乎影响最大，即使索引为1D，数组中的列数也有影响。更改索引的大小似乎不会对方法之间产生太大影响。所以，问题有两个方面
我读了一个很酷的article关于如何避免创建缓慢的正则表达式。一般来说，它看起来越长越明确，正则表达式完成的速度越快。贪婪的正则表达式可能会呈指数级变慢。我想我会通过测量用一个不那么复杂/贪婪的语句完成一个更复杂/明确的语句所花费的时间来测试它。在大多数情况下，一切似乎都是正确的，但我有一个贪婪的陈述出现得更慢。这里有两个例子:importrefromtimeitimporttimeit#Thisworksasexpected,theexplicitisfasterthanthegreedy.#http_x_real_ipexplicitprint(timeit(setup="imp
我有时用map如果有一个用C编写的函数/方法来获得一些额外的性能。然而，我最近重新审视了我的一些基准测试，并注意到Python3.5和3.6之间的相对性能(与类似的列表理解相比)发生了巨大变化。这不是实际的代码，而只是说明差异的最小示例:importrandomlst=[random.randint(0,10)for_inrange(100000)]assertlist(map((5).__lt__,lst))==[5我意识到使用(5).__lt__不是一个好主意但我现在想不出一个有用的例子。Python-3.5上的计时有利于map方法:15.1ms±5.64µsperloop(mea
在学习了迭代器类方法和生成器之后，我测试了使用每个习语的简单FizzBuzz解决方案的性能特征:>>>fromtimeitimporttimeit>>>timeit('tuple(fizzbuzz.FizzBuzzIterator(10))','importfizzbuzz')13.281935930252075>>>timeit('tuple(fizzbuzz.fizz_buzz_generator(10))','importfizzbuzz')7.619534015655518根据timeit，生成器函数比迭代器类快1¾倍。我的问题又来了:为什么这个FizzBuzz生成器比这个Fi
我一直在测试我制作的缓存系统。它的目的是加速Djangoweb应用程序。它将所有内容存储在内存中。根据cProfile，我测试的大部分时间都花在了QuerySet._clone()中，结果证明效率非常低(考虑到实现实际上并不奇怪)。我对使用PyPy来加快速度寄予厚望。我有一台64位机器。然而，在安装所有必需的库后，PyPy编译代码的运行速度比常规Python代码慢2.5倍，我不知道该怎么做。该代码受CPU限制(绝对没有数据库查询，因此IO限制不是一个选项)。单个测试运行大约10秒，所以我想这应该足以让JIT启动。我使用的是PyPy1.5。请注意-我没有自己编译源代码，只是下载了64位l
