大家好,我们的git专题已经更新结束了,所以开始继续给大家写一点设计模式的内容. 今天给大家介绍的设计模式非常简单,叫做iterator,也就是迭代器模式.迭代器是Python语言当中一个非常重要的内容,借助迭代器我们可以很方便地实现很多复杂的功能.在深度学习当中,数据的获取往往也是通过迭代器实现的.因此这部分的内容非常重要,推荐大家一定要掌握. 简单案例 在开始介绍设计模式之前,我们先来看一个简单的需求.假设现在我们需要根据传入的变量获取每周的前几天,比如说我们传入3返回的就是[Mon, Tu…

[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…

[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. Python 的著名之处在于使用简单方便,软件开发简单,而且据说运行性能优于其它脚本语言.(虽然最新版本的 PHP.PHP 7 可能会与它展开激烈竞争.) 所有人都希望自己的网站和应用程序运行得更快一些.但是,每个网站在流量增长或骤然出现流量峰值时都很容易发生性能问题.甚至宕机(这一般会在服务器最繁忙的时候发生).此外在运行期间,无论是流…

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…

[编者按]本文作者为 Bryan Helmig,主要介绍 Python 应用性能分析的三种进阶方案.文章系国内 ITOM 管理平台 OneAPM 编译呈现. 我们应该忽略一些微小的效率提升,几乎在 97% 的情况下,都是如此:过早的优化是万恶之源.-- Donald Knuth 如果不先想想Knuth的这句名言,就开始进行优化工作,是不明智的.然而,有时你为了获得某些特性不假思索就写下了O(N^2) 这样的代码,虽然你很快就忘记它们了,它们却可能反咬你一口,给你带来麻烦:本文就是为这种情况而准备…

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()…

性能测试培训:帮你定位 Linux 性能问题的 18 个命令以及工具 poptest是国内唯一一家培养测试开发工程师的培训机构,以学员能胜任自动化测试,性能测试,测试工具开发等工作为目标.在poptest的loadrunner的培训中,为了提高学员性能优化的经验,加入了很多服务器方面的优化知识,为性能调优的能力打下基础.今天学习下linux性能分析的命令和工具性能优化的方法.(大家对课程感兴趣,请加qq:564202718) 1.TopTop命令是一个性能监控程序,它按一定的顺序显示所有正在运行…

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__ ==…