Python使用的(Garbage Collection, GC)机制是引用计数(Reference Count),其原理是为每一个内存对象进行引用计数,因此当有大量的对象新建或删除时,必须要进行大量修改引用计数的操作,影响了程序的性能.为避免这种情况的发生,可以在大量的对象新建或删除之前,把GC禁用了,这些操作结束以后,再恢复GC.代码如下: import gc gc.disable() ... gc.enable() 这样就可以优化性能,提高程序的运行速度.

  注意:本文除非特殊指明,”python“都是代表CPython,即C语言实现的标准python,且本文所讨论的是版本为2.7的CPython. python为什么性能差: 当我们提到一门编程语言的效率时:通常有两层意思,第一是开发效率,这是对程序员而言,完成编码所需要的时间:另一个是运行效率,这是对计算机而言,完成计算任务所需要的时间.编码效率和运行效率往往是鱼与熊掌的关系,是很难同时兼顾的.不同的语言会有不同的侧重,python语言毫无疑问更在乎编码效率,life is short,we 

实际项目中,pythoner更加关注的是Python的性能问题,之前也写过一篇文章<Python性能优化>介绍Python性能优化的一些方法.而本文,关注的是Python的内存优化,一般说来,如果不发生内存泄露,运行在服务端的Python代码不用太关心内存,但是如果运行在客户端(比如移动平台上),那还是有优化的必要.具体而言,本文主要针对的Cpython,而且不涉及C扩展. 我们知道,Python使用引用技术和垃圾回收来管理内存,底层也有各种类型的内存池,那我们怎么得知一段代码使用的内存情况呢

实际项目中,pythoner更加关注的是Python的性能问题,之前也写过一篇文章<Python性能优化>介绍Python性能优化的一些方法.而本文,关注的是Python的内存优化,一般说来,如果不发生内存泄露,运行在服务端的Python代码不用太关心内存,但是如果运行在客户端(比如移动平台上),那还是有优化的必要.具体而言,本文主要针对的Cpython,而且不涉及C扩展. 我们知道,Python使用引用技术和垃圾回收来管理内存,底层也有各种类型的内存池,那我们怎么得知一段代码使用的内存情况呢

分成两部分:代码优化和工具优化 原文:http://my.oschina.net/xianggao/blog/102600 阅读 Zen of Python,在Python解析器中输入 import this. 一个犀利的Python新手可能会注意到"解析"一词, 认为Python不过是另一门脚本语言. "它肯定很慢!" 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Pyth

python属于动态语言,我们可以随意的创建和销毁变量,如果频繁的创建和销毁则会浪费cpu,那么python内部是如何优化的呢? python和其他很多高级语言一样,都自带垃圾回收机制,不用我们去维护,也避免了出现内存泄漏,悬空指针等bug,那么python内部如何进行垃圾回收的呢? python的垃圾回收,我们用gc模块去开启或者关闭它,那么gc模块又是什么呢? python的优化机制 python垃圾回收之引用计数 关于循环引用进行一个测试 import gc # python的一个垃圾回收

Python性能优化方案 从编码方面入手,代码算法优化,如多重条件判断有限判断先决条件(可看 <改进python的91个建议>) 使用Cython (核心算法, 对性能要求较大的建议使用Cython编写) 是python & c++的结合, 性能有数量级的提升 使用ast抽象语法树 根据python CAPI扩展, 编写c++ python加载器 (即使用加载器将python 代码转为c++执行) 如开源模块 py2c Cython 使用步骤 注: cython 编译环境,需要vc++

本人翻译自<Exper Python Programming> 'Premature optimization is the root of all evil in programming' -Donald Knuth    优化的三原则      让它跑起来先 一个非常常见的错误就是在编写代码之初我们就开始对代码进行优化.让人伤心的是这通常做的都是无用功,很多软件只有你跑起来了才会发现它真正的瓶颈在哪里. 站在用户的视角看问题 曾经有一个团队为了自己的项目跑起来更快加班加点最终达到了自己满意

优化算法时间复杂度 算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大,在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度,如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1).不同的场景有不同的优化方式,总得来说,一般有分治,分支界限,贪心,动态规划等思想. 减少冗余数据 如用上三角或下三角的方式去保存一个大的对称矩阵.在0元素占大多数的矩阵里使用稀疏矩阵表示. 合理使用copy与deepcopy 对于dict和list等数据结构的对象,直接赋值使用的是引用的方式.而有些情况下需

1.优化循环 循环之外能做的事不要放在循环内,比如下面的优化可以快一倍 2.使用join合并迭代器中的字符串 join对于累加的方式,有大约5倍的提升 3.使用if is 使用if is True比if == True将近快一倍 4.使用级联比较x < y < z x < y < z效率略高,而且可读性更好 5.使用**而不是pow %timeit -n 10000 c = pow(2,20) %timeit -n 10000 c = 2**20 10000 loops, best

优化算法时间复杂度 算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大,在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度,如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1).不同的场景有不同的优化方式,总得来说,一般有分治,分支界限,贪心,动态规划等思想. 减少冗余数据 如用上三角或下三角的方式去保存一个大的对称矩阵.在0元素占大多数的矩阵里使用稀疏矩阵表示. 合理使用copy与deepcopy 对于dict和list等数据结构的对象,直接赋值使用的是引用的方式.而有些情况下需

递归栈溢出 Python的递归调用栈的深度有限制,默认深度为998,可以通过sys.getrecursionlimit()查看. 针对递归栈溢出,我们可以将默认深度设置为大一些,这样不会报错,但是再大的深度总归是有限的,而且深度越大对内存的占用也就越大,这对我们的程序是不利的.所以一般情况下我们不要将栈的深度设定太大. 但有时候我们又需要无限但递归,这里我们就可以用到尾递归. 尾递归 尾递归在很多语言中都可以被编译器优化, 基本都是直接复用旧的执行栈, 不用再创建新的栈帧, 原理上其实也很简单,

参考: https://segmentfault.com/a/1190000000666603 http://blog.csdn.net/zhoudaxia/article/details/23853609     #使用cpython pypy提高性能 http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-python-optim/   优化算法时间复杂度 算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大,在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复

性能优化讨论见参考1:大概意思是,PyPy内置JIT,对纯Python项目兼容性极好,几乎可以直接运行并直接获得性能提升:缺点是对很多C语言库支持性不好.Numba是一个库,可以在运行时将Python代码编译为本地机器指令,而不会强制大幅度的改变普通的Python代码.Cython是一种Python + C的便利性组合,转为C编译的扩展执行效率非常高,但使用相对麻烦,移植CPython项目代价较高 Python的默认编译器是CPython PyPy的Mac安装方法: 1.官网下载二机制包,地址:

优化算法时间复杂度 算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大,在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度,如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1).不同的场景有不同的优化方式,总得来说,一般有分治,分支界限,贪心,动态规划等思想. 减少冗余数据 如用上三角或下三角的方式去保存一个大的对称矩阵.在0元素占大多数的矩阵里使用稀疏矩阵表示. 合理使用copy与deepcopy 对于dict和list等数据结构的对象,直接赋值使用的是引用的方式.而有些情况下需

最近一直在做python工程化相关的工作,颇有心得,遂总结一下.一是为了整理思绪,二是为了解放自己健忘的大脑. python是一个C的语法糖盒子 原生的python通常都是由cpython实现,而cpython的运行效率,确实让人不敢恭维,比较好的解决方案有cython.numba.pypy等等 cython 是目前我认为发展最好,最靠谱的一项Python加速解决方案. 使用cython编译过后的代码,通常会对原python代码有2倍以上的速度提升.cython的编译也很简单,只需要构建一个se

Python开启尾递归优化 cpython本身不支持尾递归优化, 但是一个牛人想出的解决办法:实现一个 tail_call_optimized 装饰器 #!/usr/bin/env python2.4 # This program shows off a python decorator( # which implements tail call optimization. It # does this by throwing an exception if it is # it's own g

目前,各组织正在利用数据科学和机器学习来解决各种业务问题.为了创造一个真正的业务影响,如何弥合数据科学管道和业务决策管道之间的差距显得尤为重要. 数据科学管道的结果往往是数据中的预测.模式和洞察(通常没有任何约束的概念),但仅此一项并不足以让股东做出决定.数据科学的输出应该要接入某种商业决策导管:这个导管包含有一些可以模拟商业关键方面的限制和决策变量的改善. 例如,如果您正在运行一个超市链—您的数据科学管道将会预测预期的销售额.然后,您将接受这些输入的数据并创建一个优化的库存方式或销售策略. 在

1. 第二种方式可以节省寻找result的append属性的时间, 但会降低代码可读性和可维护性 # The way we're used to seeing it: result.append("hello") # But this works the same: append_result = result.append append_result("hello") 2. 将Python内置的方法在函数内重命名:寻找局部变量快于寻找全局变量和内置变量 # -*-

1.内存泄露:http://www.cnblogs.com/xybaby/p/7491656.html 2.内存优化:http://www.cnblogs.com/xybaby/p/7488216.html 3.性能提升:http://www.cnblogs.com/xybaby/p/6510941.html 4.与其他语音相比效率如何:http://benchmarksgame.alioth.debian.org/u64q/compare.php?lang=python3&lang2=gpp