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有关python的性能
ironic
2003-08-22 05:57:42
问一下python的性能上怎么样
比如说速度,占用内存,可移植性
偶准备学...
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有关python的性能
问一下python的性能上怎么样 比如说速度,占用内存,可移植性 偶准备学...
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spanx
2003-08-25
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python 的速度也许不快,关键模块可用C嘛!
xiaonian_3654
2003-08-24
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python的优点不在于速度,速度大概是java的1/5,但是有趣的是它占内存也是java的1/5
python优点在于其灵活性,简单性,最大限度的接近实际问题,语言问题不是很大(如果你对速度要求不太高)
sandgull
2003-08-24
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速度不是问题,觉得慢的时候就用C,呵呵
xdspower
2003-08-23
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不错,其实google的搜索中就好像用到了它,此外在win中也用过它来设计安装程序。个人认为速度比javascript好,可移植性就更不说了,基本上所有的系统都实现了相应的解释器,而且只要你的程序中没有系统相关的操作,比如有的操作同操作系统有关,都可以实现几乎完美的移植,真正的一次编码到处运行。相关的详细资料参考www.python.org
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python
入门教程
Python
编程基础教程本教程旨在帮助初学者了解
Python
编程的基础知识和高级应用。我们将介绍
Python
的各个方面,包括基础语法、数据类型、控制结构、函数、文件操作、面向对象编程、模块和包、异常处理、装饰器、生成器、迭代器以及协程。1.
Python
基础
Python
是一种解释型、交互式的编程语言。它具有简单易学的语法和丰富的库,使得开发过程既快速又高效。在开始学习
Python
之前,建议您先熟悉基本的计算机科学概念,例如变量、数据类型、运算符等。2. 数据类型
Python
具有多种数据类型,包括数字(整数和浮点数)、字符串、布尔值、列表、元组、集合和字典等。这些数据类型在
Python
中有着广泛的应用,从简单的数值计算到复杂的数据处理。3. 控制结构控制结构是编程中的基本组成部分,它们决定了程序如何执行。
Python
支持条件语句(if-elif-else)和循环语句(for和while),可以根据程序中的特定条件和情况来选择适当的操作。4. 函数函数是封装一段代码的便捷方式,它们可以在需要时被调用。在
Python
中,您可以定义函数,并使用参数来传递数据。函数可以返回值,以便在调用它们时使用。5. 文件操作文件操作是编程中常见的任务之一。
Python
提供了许多内置的函数和方法来进行文件操作,如读取、写入和删除文件等。此外,
Python
还支持对文件进行高级操作,如读写二进制文件、文件锁定等。6. 面向对象编程面向对象编程是一种流行的编程范式,它使用类和对象的概念来构建复杂的系统。
Python
支持面向对象编程,您可以使用类来定义对象,并使用继承和多态等特性来扩展和定制对象的行为。7. 模块和包模块和包是
Python
中组织代码的重要工具。模块是一个包含
Python
代码的文件,而包则是一个包含多个模块的目录。通过使用模块和包,您可以轻松地组织和管理大型项目中的代码。8. 异常处理异常处理是
Python
中处理错误的方式之一。当程序中出现错误时,
Python
会抛出一个异常。通过使用try-except语句块,您可以捕获并处理这些异常,以确保程序的稳定性。9. 装饰器装饰器是
Python
中的高级功能之一,它允许您在函数或方法之间添加额外的功能,而不改变其原始实现。装饰器是一种强大的工具,可用于实现各种功能,如日志记录、
性能
分析等。10. 生成器生成器是
Python
中的一种特殊类型的迭代器。通过使用生成器函数和方法,您可以在需要时生成数据,而不是一次性生成所有数据。这使得生成器在处理大量数据时非常有用,因为它们可以节省内存空间。11. 迭代器和协程迭代器和协程是
Python
中的两个重要概念。迭代器允许您遍历容器类型的数据结构(如列表和元组),而协程则是一种异步编程的方式,它允许您在程序中执行多个任务并发执行。这两个概念在处理大量数据和高
性能
应用程序方面非常有用。
python
性能
到底有多差_谁说
Python
性能
差的?
[转载请注明出处]最近看到网上有人对比
Python
,Shell脚本, C++,主要是拿
Python
性能
说事,个人觉得意义不大。一个语言有什么
性能
问题呢,是背后的实现(标准库,编译器)决定着一切,就像总有人想对比c++和c的效率一样。还有就是,
Python
总被人叫做是脚本语言,其实脚本更多指的是批处理命令文件,是shell命令的集合,和
python
完全不是一个层次。不同的工具所在层次不同,适用的问题...
《
Python
开发 -
Python
库》
Python
性能
分析工具
我们在写完代码后,一般需要对代码进行优化,而代码优化的前提是需要了解
性能
瓶颈在什么地方,程序运行的主要时间是消耗在哪里,对于比较复杂的代码可以借助一些工具来定位,
python
内置了丰富的
性能
分析工具,如 profile与 hotshot 等。其中 profiler 是
python
自带的一组程序,能够描述程序运行时候的
性能
,并提供各种统计帮助用户定位程序的
性能
瓶颈。 对于
Python
,比较常用的Profile工具有三个: profile 纯
python
语言实现,返回函数整体损耗。(自带) cProfi
python
与php
性能
比较_PHP和
Python
性能
比较:放弃PHP改用
Python
本文作者作为一名从事PHP开发11年的资深开发者,却放弃了PHP而改用
Python
。借助本文,作者与其说是解释了他做出这种选择的原因,不如说是他对 PHP和
Python
两种语言的
性能
进行了比较。以下是作者的原文翻译:我之所以放弃PHP,原因首先是语言。PHP实际上不是一种语言,而是一种巨大的插件结构,以一种高层的形式来展示低层的库。而大部分开发者使用的 语言实际上是对C功能 (curl, mysq...
python
性能
优化方案_6个
Python
性能
优化技巧
ython是一门非常酷的语言,因为很少的
Python
代码可以在短时间内做很多事情,并且,
Python
很容易就能支持多任务和多重处理。
Python
的批评者声称
Python
性能
低效、执行缓慢,但实际上并非如此:尝试以下6个小技巧,可以加快
Python
应用程序。1、关键代码可以依赖于扩展包
Python
使许多编程任务变得简单,但是对于很关键的任务并不总是提供最好的
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。使用C、C++或者机器语言扩展包来执...
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