这个问题在这里已经有了答案:Synchronous/AsynchronousbehaviourofpythonPipes(1个回答)关闭4个月前。我正在做一个从udp套接字接收样本的音频播放器，一切正常。但是当我实现了一个LostConcealment算法时，播放器未能以异常(exception)的速率保持沉默(每10毫秒发送一个包含多个160字节的列表)。当使用pyaudio播放音频时，使用阻塞调用write播放一些样本，我注意到它在样本持续时间内平均阻塞。所以我创建了一个新的专用流程来播放样本。主进程处理音频的输出流，并使用multiprocessing.Pipe将结果发送到该进程
我有265个CSV文件，总记录(行)超过400万条，需要在所有CSV文件中进行搜索和替换。我在下面有一段PowerShell代码可以执行此操作，但执行该操作需要17分钟:ForEach($fileinGet-ChildItemC:\temp\csv\*.csv){$content=Get-Content-path$file$content|foreach{$_-replace$SearchStr,$ReplaceStr}|Set-Content$file}现在我有以下Python代码，它执行相同的操作，但执行时间不到1分钟:importos,fnmatchdeffindReplace(
我已经深入到我的脑海中(至少在PHP中)使用try...catchblock进行流控制是很糟糕的。我学到的只是用它们来处理意外错误，而不是确定程序的逻辑流程，因为catchblock很昂贵。现在我正在学习python，我发现到处都有很多异常，EAFP原则。这是否意味着python在处理异常方面效率更高，所以我不需要为流量控制而担心它们，还是原理仍然成立？如果不是，PHP是规范的异常(exception)(与其他语言相比)，还是Python？ 最佳答案 从历史上看，在C++等语言中，与其他形式的流控制相比，异常在同一语言中的速度非常慢
一时兴起，我最近用timeit测试了这两种方法。，看看哪种评估方法更快:importtimeit"""TestmethodreturnsTrueifeitherargumentisfalsey,elseFalse."""defand_chk((a,b)):ifnot(aandb):returnTruereturnFalsedefnot_or_chk((a,b)):ifnotaornotb:returnTruereturnFalse...得到了这些结果:VALUESFORa,b->0,00,11,01,1methodand_chk(a,b)0.955590.986460.951380.9
我记得在汇编中整数除法指令会产生商和余数。因此，在python中，内置的divmod()函数会比使用%和//运算符更好(假设当然需要商和余数)？q,r=divmod(n,d)q,r=(n//d,n%d) 最佳答案 测量就是知道(MacbookPro2.8Ghzi7上的所有计时):>>>importsys,timeit>>>sys.version_infosys.version_info(major=2,minor=7,micro=12,releaselevel='final',serial=0)>>>timeit.timeit('d
我在本地机器上做了简单的性能测试，这是python脚本:importredisimportsqlite3importtimedata={}N=100000foriinxrange(N):key="key-"+str(i)value="value-"+str(i)data[key]=valuer=redis.Redis("localhost",db=1)s=sqlite3.connect("testDB")cs=s.cursor()try:cs.execute("CREATETABLEtestTable(keyVARCHAR(256),valueTEXT)")exceptExceptio
这里是Spark新手。我最近开始在本地机器上使用以下命令在两个内核上使用Spark:pyspark--masterlocal[2]我有一个393Mb的文本文件，其中有将近一百万行。我想执行一些数据操作操作。我正在使用PySpark的内置数据框函数来执行简单的操作，例如groupBy、sum、max、stddev.但是，当我在pandas中对完全相同的数据集执行完全相同的操作时，pandas似乎在延迟方面以巨大的优势击败了pyspark。我想知道这可能是什么原因。我有几个想法。内置函数在序列化/反序列化过程中效率低下吗？如果是，它们的替代品是什么？数据集是否太小以至于无法超过运行spar
在Python2.7中，字典有一个iterkeys方法和一个viewkeys方法(以及类似的值和项对)，提供了两种不同的方法来懒惰地迭代字典的键。viewkeys方法提供了iterkeys的主要功能，其中iter(d.viewkeys())等效于d.iterkeys()。此外，返回的对象viewkeys具有方便的类似集合的功能。因此，有充分的理由支持viewkeys而不是iterkeys。另一个方向呢？除了与早期版本的Python兼容之外，还有什么方法可以使iterkeys优于viewkeys？总是使用viewkeys会丢失任何东西吗？ 最佳答案
tl;博士同样的numpy数组，计算np.cos需要3.2秒，而np.sin运行548秒(9分钟)在LinuxMint上。见thisrepo获取完整代码。我有一个脉冲信号(见下图)，我需要将其调制到HF载波上，模拟LaserDopplerVibrometer.因此需要对信号及其时基进行重采样以匹配载波更高的采样率。在下面的解调过程中，需要同相载波cos(omega*t)和相移载波sin(omega*t)。奇怪的是，评估这些函数的时间很大程度上取决于计算时间向量的方式。时间向量t1直接使用np.linspace计算，t2使用methodimplementedinscipy.signal.
使用str.strip可以通过两种方式在空白处进行分割。。您可以发出不带参数的调用，str.strip()，默认使用空格分隔符，或者自己使用str.strip('')。但是，为什么这些功能在计时时表现如此不同？使用带有有意空格的示例字符串:s=""*100+'a'+""*100s.strip()和s.strip('')的时序分别为:%timeits.strip()Theslowestruntook32.74timeslongerthanthefastest.Thiscouldmeanthatanintermediateresultisbeingcached.1000000loops,b
