介绍 作为数据科学家,编写优化的Python代码非常非常重要.杂乱,效率低下的代码即浪费你的时间甚至浪费你项目的钱.经验丰富的数据科学家和专业人员都知道,当我们与客户合作时,杂乱的代码是不可接受的. 因此,在本文中,我将借鉴我多年的编程经验来列出并展示四种可用于优化数据科学项目中Python代码的方法. 优化是什么? 首先定义什么是优化.我们将使用一个直观的示例进行此操作. 这是我们的问题: 假设给定一个数组,其中每个索引代表一个城市,该索引的值代表该城市与下一个城市之间的距离.假设我们有两个索

原文:Python 代码性能优化技巧 Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高,根据 80/20 原则,实现程序的重构.优化.扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量.优化通常包含两方面的内容:减小代码的体积,提高代码的运行效率. 改进算法,选择合适的数据结构 一个良好的算法能够对性能起到关键作用,因此性能改进的首要点是对算法的改进.在算法的时间复杂度排序上依次是: O(1) -> O(lg n) -> O(

选择了脚本语言就要忍受其速度,这句话在某种程度上说明了 python 作为脚本的一个不足之处,那就是执行效率和性能不够理想,特别是在 performance 较差的机器上,因此有必要进行一定的代码优化来提高程序的执行效率.如何进行 Python 性能优化,是本文探讨的主要问题.本文会涉及常见的代码优化方法,性能优化工具的使用以及如何诊断代码的性能瓶颈等内容,希望可以给 Python 开发人员一定的参考. Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下

摘要:代码优化能够让程序运行更快,可以提高程序的执行效率等,对于一名软件开发人员来说,如何优化代码,从哪里入手进行优化?这些都是他们十分关心的问题.本文着重讲了如何优化Python代码,看完一定会让你收获满满! 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高,根据80/20原则,实现程序的重构.优化.扩展以及文档相关的事情通常需要消耗80%的工作量.优化通常包含两方面的内容:减小代码的体积,提高代码的运行效率. 改进算法,选择合适的数据结构 一个良好的算法能够

选择了脚本语言就要忍受其速度,这句话在某种程度上说明了 python 作为脚本的一个不足之处,那就是执行效率和性能不够理想,特别是在 performance 较差的机器上,因此有必要进行一定的代码优化来提高程序的执行效率.如何进行 Python 性能优化,是本文探讨的主要问题.本文会涉及常见的代码优化方法,性能优化工具的使用以及如何诊断代码的性能瓶颈等内容,希望可以给 Python 开发人员一定的参考. Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下

小伙伴你的程序还是停留在糊墙吗?优化代码可以显示程序员的素质欧! 普及一下基础了欧: 一层for简写:y = [1,2,3,4,5,6],[(i*2) for i in y ]       会输出  [2, 4, 6, 8, 10, 12] ,标准形式为: [ 对i的操作 for i in 列表 ] 两层for循环:[对i的操作 for 单个元素 in 列表 for i in 单个元素], 例子: y_list = ['assss','dvv']  [print(i) for y in y_li

numba 编译优化 from numba import jit @jit def eval_mcc(y_true, y_prob, threshold=False): idx = np.argsort(y_prob) nump = np.sum(y_true) numn = idx.size - nump tp, tn, fp, fn = nump, 0.0, numn, 0.0 best_mcc, best_proba, prev_proba = 0.0, -1, -1 for proba,

在上一期妹子图的爬虫教程中,我们将图片都保存在了代码当前目录下,这样并不便于浏览,我们应该将同一个模特的图片都放在一个文件夹中. 今天我们就简单讲一下Python下如何创建文件.文件夹,今后就可以用上了. 1.搞清楚相对路径和绝对路径 绝对路径比较好理解,就是最完整的路径,包含盘符的,比如D:\user\abc.txt,表示的就是D盘目录下,user文件夹中的abc.txt文件.当然在代码中,\是特殊字符,我们需要两个\来表示该路径,open('D:\user\abc.txt'). 相对路径,指

https://zhuanlan.zhihu.com/p/54296517 0 前言 去年11月在PyCon China 2018 杭州站分享了 Python 源码加密,讲述了如何通过修改 Python 解释器达到加解密 Python 代码的目的.然而因为笔者拖延症发作,一直没有及时整理成文字版,现在终于战胜了它,才有了本文. 本系列将首先介绍下现有源码加密方案的思路.方法.优点与不足,进而介绍如何通过定制 Python 解释器来达到更好地加解密源码的目的. 由于 Python 的动态特性和开源

如何保护你的 Python 代码 (一)—— 现有加密方案 Prodesire Python猫 1周前

前言 代码中如果if-else比较多,阅读起来比较困难,维护起来也比较困难,很容易出bug,接下来,本文将介绍优化if-else代码的八种方案. 方案. 优化方案一:提前return,去除不必要的else 如果if-else代码块包含return语句,可以考虑通过提前return,把多余else干掉,使代码更加优雅. 优化前: if(condition){ //doSomething }else{ return ; } 优化后: if(!condition){ return ; } //doSo

                                                     这个周末断断续续的阅读完了<Effective Python之编写高质量Python代码的59个有效方法>,感觉还不错,具有很大的指导价值.下面将以最简单的方式记录这59条建议,并在大部分建议后面加上了说明和示例,文章篇幅大,请您提前备好瓜子和啤酒! 1. 用Pythonic方式思考 第一条:确认自己使用的Python版本 (1)有两个版本的python处于活跃状态,python2和pyt

Python学习资料或者需要代码.视频加Python学习群:960410445 1. 用Pythonic方式思考 第一条:确认自己使用的Python版本 (1)有两个版本的python处于活跃状态,python2和python3 (2)有很多流行的Python运行时环境,CPython.Jython.IronPython以及PyPy等 (3)在开发项目时,应该优先考虑Python3 第二条:遵循PEP风格指南 PEP8是针对Python代码格式而编订的风格指南,参考: http://www.py

Python猫注:Python 语言诞生 30 年了,如今的发展势头可谓如火如荼,这很大程度上得益于其易学易用的优秀设计,而不可否认的是,Python 从其它语言中偷师了不少.本文作者是一名资深的核心开发者,他广博的视野和精准的认识,让我对 Python 的设计了解得更为全面,同时,他"利用自豪感而非恐惧感"的说法,传达出来的是"专注于自我的进步,不嫉妒他人的成功"的原则,对我也很有帮助.原文写于 2015 年,躺在我的收藏夹里很久很久了,如今顺利翻译掉,这是一件能

1 原则 在开始讨论Python社区所采用的具体标准或是由其他人推荐的建议之前,考虑一些总体原则非常重要. 请记住可读性标准的目标是提升可读性.这些规则存在的目的就是为了帮助人读写代码,而不是相反. 本小节讨论你所需记住的一些原则. 1.1 假定你的代码需要维护 人们很容易倾向相信某时所完成的工作在未来不需要添加一部分或对其维护.这是由于很难预料到未来的需求,以及低估自己造成Bug的倾向.然而,所写代码很少不被修改一直存在. 如果你假设自己所写代码会"一劳永逸"的无需之后进行阅读.调试

ROS系统中提供了测试框架,可以实现python/c++代码的单元测试,python和C++通过不同的方式实现, 之后的两篇文档分别详细介绍各自的实现步骤,以及测试结果和覆盖率的获取. ROS系统中python代码测试介绍 关于测试代码的写法细节请参考官方wiki文档,http://wiki.ros.org/unittest,本文主要说明使用中的坑. ROS中python代码的测试可以有两种实现方式一是节点级的集成测试,可以测试节点创建和消息收发的整个过程:二是代码级的单元测试,在测试用例中导入

XGBoost参数调优完全指南(附Python代码):http://www.2cto.com/kf/201607/528771.html https://www.zhihu.com/question/41354392 [以下转自知乎] https://www.zhihu.com/question/45487317 为什么xgboost/gbdt在调参时为什么树的深度很少就能达到很高的精度? XGBoost除去正则和并行的优化,我觉得和传统GBDT最核心的区别是:1. 传统GBDT的每颗树学习的是

点这里 现在的大多数 Python 代码格式化工具(比如:autopep8 和 pep8ify)是可以移除代码中的 lint 错误.这显然有些局限性.比如:遵循 PEP 8 指导的代码可能就不会被格式化了,但这并不说明代码看起来就舒服. 译注:lint 是最著名的C语言工具之一,是由贝尔实验室SteveJohnson于1979在PCC(PortableC Compiler)基础上开发的静态代码分析,一般由UNIX系统提供.与大多数C语言编译器相比,lint可以对程序进行更加广泛的错误分析,是一种

学习资料: https://github.com/google/yapf 背景 现在的大多数 Python 代码格式化工具(比如:autopep8 和 pep8ify)是可以移除代码中的 lint 错误.这显然有些局限性.比如:遵循 PEP 8 指导的代码可能就不会被格式化了,但这并不说明代码看起来就舒服. 但 YAPF 独辟蹊径.它脱胎于由 Daniel Jasper 开发的 clang-format.大体上来说,这个算法获取代码,然后把初始代码重新编排,即便初始代码并没有违背规范,也可使其达

在github上,tensorflow的star是22798,caffe是10006,torch是4500,theano是3661.作为小码农的我,最近一直在学习tensorflow,主要使用python的接口进行学习.本博文主要以/tensorflow/tensorflow/models/image/mnist(github上下载)作为例程,讲解python代码的实现. 读代码的时候,建议大家理清主线,从主函数开始,调用到那个子函数时,再去阅读子函数的功能.我在minist的python代码中