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

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

批处理可以很方便地和其它各种语言混合编程,除了好玩,还有相当的实用价值, 比如windows版的ruby gem包管理器就是运用了批处理和ruby的混合编写, bathome出品的命令工具包管理器bcn 使用了bat+jscript的混编实现的. cn-dos和bathome论坛里先后有帖子介绍和示范了批处理和各种语言脚本的混合编程,有兴趣可以搜索看看. python不挑剔文件后缀,只要程序中包含正确的python代码都可以用python 解释器解释执行. 批处理与python的混合编程方法很简

调试(debug) 将可疑环节的变量逐步打印出来,从而检查哪里是否有错. 让程序一部分一部分地运行起来.从核心功能开始,写一点,运行一点,再修改一点. 利用工具,例如一些IDE中的调试功能,提高调试效率.   Python CMD python -m trace -t <py file> python -m dis <py file> 内置trace模块:打印所有执行的语句 内置dis模块:分析字节码   Linux   strace -p pid # 用系统命令跟踪系统调用 Py

不论什么语言,我们都需要注意性能优化问题,提高执行效率.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作为脚本语言的不足之处,那就是执行效率和性能不够亮.尽管Python从未如C和Java一般快速,但是不少Python项目都处于开发语言领先位置. Python很简单易用,但大多数人使用Python都知道在处理密集型cpu工作时,它的数量级依然低于C.Java和JavaScript.但不少第三方不愿赘述Python的优点,而是决定自内而外提高其性能.如果你想让Python在同一

在Nylas,我们喜欢使用Python进行开发.它的语法简单并富有表现力,拥有大量可用的开源模块和框架,而且这个社区既受欢迎又有多样性.我们的后台是纯用 Python 写的,团队也经常在 PyCon 和 meetups 上演讲.你可以认为我们是 Python 的超级粉. 然而,Python 的一个大缺陷是没有一个明确的工具来部署 Python 服务端应用.工作的情况就像是“执行 git 的 pull 命令后剩下的就只有祈祷了”,但这并不是一个好的方式,尤其当用户依赖于我们的应用.当你的应用引用了

这是一个我用于调试或分析工具概述,不一定是完整全面,如果你知道更好的工具,请在评论处标记. 日志 是的,的确,不得不强调足够的日志记录对应用程序是多么的重要.您应该记录重要的东西,如果你的记录足够好的话,你可以从日志中找出问题从而节省大量的时间. 如果你曾经用print语句来调试代码现在停下吧,用logging.debug替代,开始可以慢慢来,以后完全禁用它... 追踪有时看到程序如何被执行会很有帮助.你可以使用IDE的调试共轭ngn一步一步的运行程序,但你需要知道你要找的是什么,否则这将会是一

Effective Python 编写高质量Python代码的59个有效方法

Python并不支持真正意义上的多线程.Python中提供了多线程包,但是如果你想通过多线程提高代码的速度,使用多线程包并不是个好主意.Python中有一个被称为Global Interpreter Lock(GIL)的东西,它会确保任何时候你的多个线程中,只有一个被执行.线程的执行速度非常之快,会让你误以为线程是并行执行的,但是实际上都是轮流执行.经过GIL这一道关卡处理,会增加执行的开销.这意味着,如果你想提高代码的运行速度,使用threading包并不是一个很好的方法. 不过还是有很多理由

答案 Python并不支持真正意义上的多线程.Python中提供了多线程包,但是如果你想通过多线程提高代码的速度,使用多线程包并不是个好主意.Python中有一个被称为Global Interpreter Lock(GIL)的东西,它会确保任何时候你的多个线程中,只有一个被执行.线程的执行速度非常之快,会让你误以为线程是并行执行的,但是实际上都是轮流执行.经过GIL这一道关卡处理,会增加执行的开销.这意味着,如果你想提高代码的运行速度,使用threading包并不是一个很好的方法. 不过还是有很

在介绍动态可执行方法前,本节先介绍一下Python代码编译有关的知识,因为部分内容和动态执行有些关联. 一.    Python解释器的功能 Python虽然是解释型语言,但Python代码也是可编译的,编译源代码可以在一定程度上达到源代码产权保护. 防止用户篡改源代码.加载代码速度加快的目的.Python 解释器由一个编译器和一个虚拟机构成,编译器负责将源代码转换成字节码文件,而虚拟机负责执行字节码.Python可以对源代码直接通过解释器执行,也可以先编译成字节码再执行.Python编译并不是

在Kivy中,通过pyjnius扩展能够间接调用Java代码,而pyjnius利用的是Java的反射机制.可是在Python对象和Java对象中转来转去总让人感觉到十分别扭.好在android提供了binder这个进程间通信的功能,Java中的Service也是基于Binder的C++代码封装来实现进程间通信的,这也为从Python代码中绕开pyjnius直接訪问Java代码提供了可能,既然Java的Service是基于C++的封装来实现的,也相同能够在Python中封装相同的C++代码,这篇文

实现我们分类数字的网络 好,让我们使用随机梯度下降和 MNIST训练数据来写一个程序来学习怎样识别手写数字. 我们用Python (2.7) 来实现.只有 74 行代码!我们需要的第一个东西是 MNIST数据.如果有 github 账号,你可以将这些代码库克隆下来, git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning.git 或者你可以到这里 下载. 顺便说一下, 当我先前说到 MNIST 数据集时,我说

Python的初学者,开发者都应该知道的代码可读性提高技巧,本篇主要介绍了如下内容: PEP 8是什么以及它存在的原因 为什么你应该编写符合PEP 8标准的代码 如何编写符合PEP 8的代码 为什么我们需要PEP 8? PEP 8 的存在是为了提高Python代码的可读性的.但为什么可读性如此重要?为什么编写可读代码是Python语言的指导原则之一? 正如Guido van Rossum所说:“代码的阅读频率远高于编写代码的频率”.比如,你可能花费几分钟或一整天的时间编写一段代码.一旦你写完它,

个人分类: 机器学习 本文为吴恩达<机器学习>课程的读书笔记,并用python实现. 前一篇讲了线性回归,这一篇讲逻辑回归,有了上一篇的基础,这一篇的内容会显得比较简单. 逻辑回归(logistic regression)虽然叫回归,但他做的事实际上是分类.这里我们讨论二元分类,即只分两类,y属于{0,1}. 选择如下的假设函数: 这里写图片描述 其中: 这里写图片描述 上式称为逻辑函数或S型函数,图像如下图: 这里写图片描述 可以看到,当z趋向正无穷,g(z)趋向1,当z趋向负无穷g(z)趋

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

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

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