我有一些正在处理的 Python 2.7 代码，它在任何 *nix 类型的系统上都运行良好。 但是，在 Windows 上，同一段代码的执行时间将大相径庭。请注意下面我的调试输出。 t 是每次通过的总时间，s 是生成数据的时间，u 是通过串行方式将该数据发送到我的设备的时间(均以毫秒为单位)。
t: 9 - s: 3 - u: 6
t: 14 - s: 9 - u: 5
t: 9 - s: 3 - u: 6
t: 9 - s: 3 - u: 6
t: 15 - s: 8 - u: 7
t: 14 - s: 9 - u: 5
t: 11 - s: 5 - u: 6
t: 15 - s: 9 - u: 6
t: 14 - s: 9 - u: 5
t: 13 - s: 8 - u: 5
t: 15 - s: 9 - u: 6
t: 15 - s: 9 - u: 6
t: 14 - s: 8 - u: 6
t: 11 - s: 6 - u: 5
t: 11 - s: 5 - u: 6
t: 15 - s: 8 - u: 7
t: 15 - s: 10 - u: 5
t: 7 - s: 2 - u: 5
t: 15 - s: 9 - u: 6
t: 15 - s: 9 - u: 6
t: 13 - s: 7 - u: 6
t: 12 - s: 7 - u: 5
t: 12 - s: 6 - u: 6
t: 15 - s: 9 - u: 6
t: 8 - s: 2 - u: 6
t: 14 - s: 9 - u: 5
t: 15 - s: 9 - u: 6
t: 14 - s: 9 - u: 5
t: 15 - s: 9 - u: 6
t: 14 - s: 8 - u: 6
t: 14 - s: 9 - u: 5
t: 14 - s: 9 - u: 5
t: 9 - s: 4 - u: 5
t: 11 - s: 5 - u: 6
串行发送时间不是问题，通常非常一致。 是“s”步骤，它实际生成有问题的数据，在任何地方都需要 2 到 9 毫秒。相当大的摆动!在 Debian 上(甚至在 raspberry pi 上运行)这部分需要非常一致的 11-12 毫秒。
围绕这个还有很多其他代码，但“s”时间表示的步骤基本上是这样的:
buf = [wheel_helper(self._vector[y][x], h, s) for y in range(h) for x in range(w)]
buf = [i for sub in buf for i in sub]
self._led.setBuffer(buf)
它在矩阵上生成彩虹图案，颜色基于距中心的距离。 但这就是它每次 所做的全部。我看不出为什么它会随时间变化如此之大。
有什么想法吗？
更新:您通常可以忽略我为“s”步骤运行的代码。这只是许多中的一个示例，所有这些示例的运行时间都非常可变。有些使用范围，有些则没有。到处都是，但它始终是一个问题。
更新 2:
好吧，我做了一些进一步的测试并制作了一个非常简单且不使用范围的示例!它计算斐波那契数列的前 1000 个元素 1000 次。很简单，对吧？但在 Windows 上，最快运行和最慢运行之间的差异将延长近 375%(下面示例输出中的最大/最小)。所有计时值均为毫秒。
import time
import math
min = 10
max = 0
avg = 0
sum = 0
count = 0
def msec():
return time.clock() * 1000.0
def doTime(start):
global min
global max
global avg
global sum
global count
diff = msec() - start
if diff < min: min = diff
if diff > max: max = diff
sum += diff
avg = sum/count
print "Curr {:.3f} | Min {:.3f} | Max {:.3f} | Max/Min {:.3f} | Avg {:.3f}".format(diff, min, max, max/min, avg)
h = 24
w = 24
while count < 1000:
start = msec()
#calculate the first 1000 numbers in the fibonacci sequence
x = 0
while x < 1000:
a = int(((((1 + math.sqrt(5)) / 2) ** x) - (((1 - math.sqrt(5)) / 2) ** (x))) / math.sqrt(5))
x+=1
count+=1
doTime(start)
事实证明，Mac 也不能幸免，但在最慢的运行时，Mac 的运行时间只延长了 75%。我尝试在 Linux 上运行，但它似乎无法实现微秒级的时间分辨率，因此数字四舍五入到最接近的毫秒。
Windows: Curr 2.658 | Min 2.535 | Max 9.524 | Max/Min 3.757 | Avg 3.156
Mac: Curr 1.590 | Min 1.470 | Max 2.577 | Max/Min 1.753 | Avg 1.554
最佳答案
我相信这是由于范围。为此，旧版本的 python (2.X) 同时具有 range 和 xrange。但是 xrange 比 range 更高效，因为 xrange 仅在需要时生成列表(即返回生成器)，而 range 生成整个列表(因此效率低下，假设您有一个从 1 到 100000 的列表)
因此，如果您的列表规模在增加，range 的使用可能是您的流程变慢的原因。
关于python - Windows 上不一致的 Python 性能，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/24749808/
我需要在客户计算机上运行Ruby应用程序。通常需要几天才能完成(复制大备份文件)。问题是如果启用sleep，它会中断应用程序。否则，计算机将持续运行数周，直到我下次访问为止。有什么方法可以防止执行期间休眠并让Windows在执行后休眠吗？欢迎任何疯狂的想法;-) 最佳答案 Here建议使用SetThreadExecutionStateWinAPI函数，使应用程序能够通知系统它正在使用中，从而防止系统在应用程序运行时进入休眠状态或关闭显示。像这样的东西:require'Win32API'ES_AWAYMODE_REQUIRED=0x0
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题？更新问题，以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭4年前。Improvethisquestion我想在固定时间创建一系列低音和高音调的哔哔声。例如:在150毫秒时发出高音调的蜂鸣声在151毫秒时发出低音调的蜂鸣声200毫秒时发出低音调的蜂鸣声250毫秒的高音调蜂鸣声有没有办法在Ruby或Python中做到这一点？我真的不在乎输出编码是什么(.wav、.mp3、.ogg等等)，但我确实想创建一个输出文件。
这似乎非常适得其反，因为太多的gem会在window上破裂。我一直在处理很多mysql和ruby-mysqlgem问题(gem本身发生段错误，一个名为UnixSocket的类显然在Windows机器上不能正常工作，等等)。我只是在浪费时间吗？我应该转向不同的脚本语言吗？ 最佳答案 我在Windows上使用Ruby的经验很少，但是当我开始使用Ruby时，我是在Windows上，我的总体印象是它不是Windows原生系统。因此，在主要使用Windows多年之后，开始使用Ruby促使我切换回原来的系统Unix，这次是Linux。Rub
这个问题在这里已经有了答案:关闭10年前。PossibleDuplicate:Pythonconditionalassignmentoperator对于这样一个简单的问题表示歉意，但是谷歌搜索||=并不是很有帮助；)Python中是否有与Ruby和Perl中的||=语句等效的语句？例如:foo="hey"foo||="what"#assignfooifit'sundefined#fooisstill"hey"bar||="yeah"#baris"yeah"另外，类似这样的东西的通用术语是什么？条件分配是我的第一个猜测，但Wikipediapage跟我想的不太一样。
什么是ruby的rack或python的Java的wsgi？还有一个路由库。 最佳答案 来自Python标准PEP333:Bycontrast,althoughJavahasjustasmanywebapplicationframeworksavailable,Java's"servlet"APImakesitpossibleforapplicationswrittenwithanyJavawebapplicationframeworktoruninanywebserverthatsupportstheservletAPI.ht
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