一个未优化的程序,跑了四天,字典长度有15万条,每条40个字段,跑得还算不错. 刚刚优化后的: 等运行两天后再看看效果...…

第一部分 1-使用内建函数: 你可以用Python写出高效的代码,但很难击败内建函数. 经查证. 他们非常快速 2-使用 join() 连接字符串. 你可以使用 + 来连接字符串. 但由于string在Python中是不可变的,每一个+操作都会创建一个新的字符串并复制旧内容. 常见用法是使用Python的数组模块单个的修改字符;当完成的时候,使用 join() 函数创建最终字符串. >>> #This is good to glue a large number of strings &…

http://pythoner.org/wiki/257/ 毫无疑问:Python程序没有编译型语言高效快速. 甚至Python拥护者们会告诉你Python不适合这些领域. 然而,YouTube已用Python服务于每小时4千万视频的请求. 你所要做的就是编写高效的代码和需要时使用外部实现(C/C++)代码. 这里有一些建议,可以帮助你成为一个更好的Python开发者: 1. 使用内建函数: 你可以用Python写出高效的代码,但很难击败内建函数. 经查证. 他们非常快速. 2.使用join()…

Python 性能剖分工具 眼看着项目即将完成,却被测试人员告知没有通过性能测试,这种情况在开发中屡见不鲜.接下来的工作就是加班加点地找出性能瓶颈,然后进行优化,再进行性能测试,如此这般周而复始直到通过性能测试.尽管丰富的工作经验有助于性能优化,但只有科学地应用工具才能在最短的时间内找出最佳优化粒度的瓶颈代码段,达到事半功倍的效果. profile.cProfile与hotshot Python 内置了丰富的性能优化工具来帮助我们定位性能瓶颈,如:profile.cProfile和 hotsho…

Python性能分析 https://www.cnblogs.com/lrysjtu/p/5651816.html https://www.cnblogs.com/cbscan/articles/3341231.html 使用ipdb 使用profile import profile def profileTest(): Total =1; for i in range(10): Total=Total*(i+1) print Total return Total if __name__ ==…

英文原文:http://blog.monitis.com/index.php/2012/02/13/python-performance-tips-part-1/ 英文原文:http://blog.monitis.com/index.php/2012/03/21/python-performance-tips-part-2/ 翻译原文:http://www.oschina.net/question/1579_45822 第一部分 阅读 Zen of Python,在Python解析器中输入 im…

前言 我们可以通过查看程序核心算法的代码,得知核心算法的渐进上界或者下界,从而大概估计出程序在运行时的效率,但是这并不够直观,也不一定十分靠谱(在整体程序中仍有一些不可忽略的运行细节在估计时被忽略了),因此在实际评测程序时我们还是需要实际的考量程序的运行时间和瓶颈,最好具体到执行一段代码多少次,执行一段代码花了多少时间,幸好的是Python自带了许多有用的工具,可以帮助我们实现这些要求,下面是一些我在学习中记录的笔记,从简单到复杂介绍了python性能分析的方法,希望我的笔记能帮到您. 注:写作…

标 题: python性能监控初试作 者: itdef链 接: http://www.cnblogs.com/itdef/p/3990765.html 欢迎转帖 请保持文本完整并注明出处 之前性能统计都是使用的C C++  统计windows性能 后来想尝试使用图标显示数据的时候发现了PYTHON 而且python可以跨平台 为以后尝试监控linux系统做准备 这里尝试了用python获取磁盘使用率 并用matplotlib制作饼图 #!/usr/bin/env python # -*- cod…

python性能对比之items #1 #-*- coding:utf8-*- import datetime road_nodes = {} for i in range(5000000): road_nodes[i] = {'id':i} beg_time = datetime.datetime.now() for key, val in road_nodes.items(): pass end_time = datetime.datetime.now() print "time_scan:…

[编者按]本文主要介绍 NGINX 的主要功能以及如何通过 Nginx 优化 Python 应用性能.本文系国内 ITOM 管理平台 OneAPM 编译呈现. 本文上一篇系: 利用 NGINX 最大化 Python 性能,第一部分:Web 服务和缓存. Python 以其高性能脚本语言而著称,而 NGINX 则能够通过增加代码的实际执行速度来提供助力.对于单一服务器来说,如果网页的一半由静态文件组成(很多网页都有一半由静态文件组成),增加静态文件缓存可使这类网页性能翻倍,缓存动态应用程序内容能够…