Mehrere Methoden zur Verbesserung der Python-Leistung
Einige Lösungen zur Verbesserung der Python-Leistung.
1. Funktionsaufrufoptimierung (Speicherplatzspanne, Speicherzugriff vermeiden)
Der Kernpunkt der Programmoptimierung besteht darin, die Operationsspanne zu minimieren, einschließlich der Codeausführungszeit und der Speicherkapazität.
1. Big-Data-Summierung, Summe verwenden
a = range(100000) %timeit -n 10 sum(a) 10 loops, best of 3: 3.15 ms per loop %%timeit ...: s = 0 ...: for i in a: ...: s += i ...: 100 loops, best of 3: 6.93 ms per loop
2. Um kleine Daten zu summieren, vermeiden Sie die Verwendung von sum
%timeit -n 1000 s = a + b + c + d + e + f + g + h + i + j + k # 数据量较小时直接累加更快 1000 loops, best of 3: 571 ns per loop %timeit -n 1000 s = sum([a,b,c,d,e,f,g,h,i,j,k]) # 小数据量调用 sum 函数，空间效率降低 1000 loops, best of 3: 669 ns per loop
Fazit: Die Summe der großen Datenmengen ist hocheffizient, und die Summe der kleinen Datenmengen ist bei der direkten Akkumulation hocheffizient.
2. Zur Schleifenoptimierung, um Elemente abzurufen (Stack oder Register verwenden, um Speicherzugriff zu vermeiden)
for lst in [(1, 2, 3), (4, 5, 6)]: # lst 索引需要额外开销 pass
Die Verwendung von Indizes sollte so weit wie möglich vermieden werden.
for a, b, c in [(1, 2, 3), (4, 5, 6)]: # better pass
Es entspricht der direkten Zuweisung eines Werts zu jedem Element.
def force():
lst = range(4)
for a1 in [1, 2]:
for a2 in lst:
for a3 in lst:
for b1 in lst:
for b2 in lst:
for b3 in lst:
for c1 in lst:
for c2 in lst:
for c3 in lst:
for d1 in lst:
yield (a1, a2, a3, b1, b2, b3, c1, c2, c3, d1)
%%timeit -n 10
for t in force():
sum([t[0], t[1], t[2], t[3], t[4], t[5], t[6], t[7], t[8], t[9]])
10 loops, best of 3: 465 ms per loop
%%timeit -n 10
for a1, a2, a3, b1, b2, b3, c1, c2, c3, d1 in force():
sum([a1, a2, a3, b1, b2, b3, c1, c2, c3, d1])
10 loops, best of 3: 360 ms per loop3. Generatoroptimierung (Nachschlagetabelle statt Betrieb)
def force(start, end): # 用于密码暴力破解程序
for i in range(start, end):
now = i
sublst = []
for j in range(10):
sublst.append(i % 10) # 除法运算开销较大，比乘法大
i //= 10
sublst.reverse()
yield(tuple(sublst), now)
def force(): # better
lst = range(5)
for a1 in [1]:
for a2 in lst:
for a3 in lst:
for b1 in lst:
for b2 in lst:
for b3 in lst:
for c1 in lst:
for c2 in lst:
for c3 in lst:
for d1 in lst:
yield (a1, a2, a3, b1, b2, b3, c1, c2, c3, d1)
r0 = [1, 2] # 可读性与灵活性
r1 = range(10)
r2 = r3 = r4 = r5 = r6 = r7 = r8 = r9 = r1
force = ((a0, a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7, a8, a9)
for a0 in r0 for a1 in r1 for a2 in r2 for a3 in r3 for a4 in r4
for a5 in r5 for a6 in r6 for a7 in r7 for a8 in r8 for a9 in r9)4. Optimierung des Leistungsbetriebs (pow (x, y, z))
def isprime(n):
if n & 1 == 0:
return False
k, q = find_kq(n)
a = randint(1, n - 1)
if pow(a, q, n) == 1: # 比使用 a ** q % n 运算优化数倍
return True
for j in range(k):
if pow(a, pow(2, j) * q, n) == n - 1: # a **((2 ** j) * q) % n
return True
return FalseFazit: pow(x,y,z) ist besser als x**y%z.
5. Optimierung des Abteilungsbetriebs
In [1]: from random import getrandbits In [2]: x = getrandbits(4096) In [3]: y = getrandbits(2048) In [4]: %timeit -n 10000 q, r = divmod(x, y) 10000 loops, best of 3: 10.7 us per loop In [5]: %timeit -n 10000 q, r = x//y, x % y 10000 loops, best of 3: 21.2 us per loop
Fazit: divmod ist besser als // und %.
6. Zeitliche Komplexität des Optimierungsalgorithmus
Die zeitliche Komplexität des Algorithmus hat den größten Einfluss auf die Ausführungseffizienz des Programms. In Python können Sie die geeignete Datenstruktur auswählen, um die zeitliche Komplexität der Suche nach einem bestimmten Element zu optimieren Liste und Menge sind O(n) bzw. O(n). Verschiedene Szenarien haben unterschiedliche Optimierungsmethoden. Im Allgemeinen gibt es Ideen wie „Divide and Conquer“, „Branch and Bound“ und „Greedy Dynamic Programming“.
7. Angemessener Einsatz von Copy und Deepcopy
Für Objekte von Datenstrukturen wie Diktat und Liste verwendet die direkte Zuweisung eine Referenz. In einigen Fällen müssen Sie das gesamte Objekt kopieren. In diesem Fall können Sie copy und deepcopy im Kopierpaket verwenden. Der Unterschied zwischen diesen beiden Funktionen besteht darin, dass deepcopy rekursiv kopiert. Effizienz ist anders:
In [23]: import copy In [24]: %timeit -n 10 copy.copy(a) 10 loops, best of 3: 606 ns per loop In [25]: %timeit -n 10 copy.deepcopy(a) 10 loops, best of 3: 1.17 us per loop
Das -n nach timeit gibt die Anzahl der Durchläufe an. Die letzten beiden Zeilen entsprechen der Ausgabe der beiden timeit, das gleiche unten. Man erkennt, dass Letzteres um eine Größenordnung langsamer ist.
Ein Beispiel zum Thema Kopieren:
>>> lists = [[]] * 3 >>> lists [[], [], []] >>> lists[0].append(3) >>> lists [[3], [3], [3]]
Was passiert, ist Folgendes: [[]] ist eine Liste mit einem Element, die eine leere Liste enthält, sodass alle drei Elemente von [[]] * 3 diese leere Liste sind (auf sie verweisen). Durch Ändern eines Listenelements wird die Liste geändert. Die Modifikationseffizienz ist hoch.
8. Verwenden Sie dict oder set, um Elemente zu finden
Python-Wörterbücher und -Sets werden mithilfe von Hash-Tabellen implementiert (ähnlich der C-Standardbibliothek unordered_map), und die Zeitkomplexität zum Suchen von Elementen beträgt O(1).
In [1]: r = range(10**7) In [2]: s = set(r) # 占用 588MB 内存 In [3]: d = dict((i, 1) for i in r) # 占用 716MB 内存 In [4]: %timeit -n 10000 (10**7) - 1 in r 10000 loops, best of 3: 291 ns per loop In [5]: %timeit -n 10000 (10**7) - 1 in s 10000 loops, best of 3: 121 ns per loop In [6]: %timeit -n 10000 (10**7) - 1 in d 10000 loops, best of 3: 111 ns per loop
Fazit: set hat den geringsten Speicherbedarf und dict hat die kürzeste Laufzeit.
9. Angemessener Nutzen (Generator) und Ertrag (Speichereinsparung)
In [1]: %timeit -n 10 a = (i for i in range(10**7)) # 生成器通常遍历更高效 10 loops, best of 3: 933 ns per loop In [2]: %timeit -n 10 a = [i for i in range(10**7)] 10 loops, best of 3: 916 ms per loop In [1]: %timeit -n 10 for x in (i for i in range(10**7)): pass 10 loops, best of 3: 749 ms per loop In [2]: %timeit -n 10 for x in [i for i in range(10**7)]: pass 10 loops, best of 3: 1.05 s per loop
Fazit: Versuchen Sie, Generatoren zum Durchqueren zu verwenden.
Die oben genannten Lösungen zur Verbesserung der Python-Leistung werden in Zukunft weitere hinzufügen. Wenn Sie sie benötigen, können Sie einen Blick darauf werfen.
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Muss MySQL bezahlen?
Apr 08, 2025 pm 05:36 PM
MySQL hat eine kostenlose Community -Version und eine kostenpflichtige Enterprise -Version. Die Community -Version kann kostenlos verwendet und geändert werden, die Unterstützung ist jedoch begrenzt und für Anwendungen mit geringen Stabilitätsanforderungen und starken technischen Funktionen geeignet. Die Enterprise Edition bietet umfassende kommerzielle Unterstützung für Anwendungen, die eine stabile, zuverlässige Hochleistungsdatenbank erfordern und bereit sind, Unterstützung zu bezahlen. Zu den Faktoren, die bei der Auswahl einer Version berücksichtigt werden, gehören Kritikalität, Budgetierung und technische Fähigkeiten von Anwendungen. Es gibt keine perfekte Option, nur die am besten geeignete Option, und Sie müssen die spezifische Situation sorgfältig auswählen.
So verwenden Sie MySQL nach der Installation
Apr 08, 2025 am 11:48 AM
Der Artikel führt den Betrieb der MySQL -Datenbank vor. Zunächst müssen Sie einen MySQL -Client wie MySQLworkBench oder Befehlszeilen -Client installieren. 1. Verwenden Sie den Befehl mySQL-uroot-P, um eine Verbindung zum Server herzustellen und sich mit dem Stammkonto-Passwort anzumelden. 2. Verwenden Sie die Erstellung von Createdatabase, um eine Datenbank zu erstellen, und verwenden Sie eine Datenbank aus. 3.. Verwenden Sie CreateTable, um eine Tabelle zu erstellen, Felder und Datentypen zu definieren. 4. Verwenden Sie InsertInto, um Daten einzulegen, Daten abzufragen, Daten nach Aktualisierung zu aktualisieren und Daten nach Löschen zu löschen. Nur indem Sie diese Schritte beherrschen, lernen, mit gemeinsamen Problemen umzugehen und die Datenbankleistung zu optimieren, können Sie MySQL effizient verwenden.
MySQL kann nach dem Herunterladen nicht installiert werden
Apr 08, 2025 am 11:24 AM
Die Hauptgründe für den Fehler bei MySQL -Installationsfehlern sind: 1. Erlaubnisprobleme, Sie müssen als Administrator ausgeführt oder den Sudo -Befehl verwenden. 2. Die Abhängigkeiten fehlen, und Sie müssen relevante Entwicklungspakete installieren. 3. Portkonflikte müssen Sie das Programm schließen, das Port 3306 einnimmt, oder die Konfigurationsdatei ändern. 4. Das Installationspaket ist beschädigt. Sie müssen die Integrität herunterladen und überprüfen. 5. Die Umgebungsvariable ist falsch konfiguriert und die Umgebungsvariablen müssen korrekt entsprechend dem Betriebssystem konfiguriert werden. Lösen Sie diese Probleme und überprüfen Sie jeden Schritt sorgfältig, um MySQL erfolgreich zu installieren.
Wie optimieren Sie die MySQL-Leistung für Hochlastanwendungen?
Apr 08, 2025 pm 06:03 PM
Die MySQL-Datenbankleistung Optimierungshandbuch In ressourcenintensiven Anwendungen spielt die MySQL-Datenbank eine entscheidende Rolle und ist für die Verwaltung massiver Transaktionen verantwortlich. Mit der Erweiterung der Anwendung werden jedoch die Datenbankleistung Engpässe häufig zu einer Einschränkung. In diesem Artikel werden eine Reihe effektiver Strategien zur Leistungsoptimierung von MySQL -Leistung untersucht, um sicherzustellen, dass Ihre Anwendung unter hohen Lasten effizient und reaktionsschnell bleibt. Wir werden tatsächliche Fälle kombinieren, um eingehende Schlüsseltechnologien wie Indexierung, Abfrageoptimierung, Datenbankdesign und Caching zu erklären. 1. Das Design der Datenbankarchitektur und die optimierte Datenbankarchitektur sind der Eckpfeiler der MySQL -Leistungsoptimierung. Hier sind einige Kernprinzipien: Die Auswahl des richtigen Datentyps und die Auswahl des kleinsten Datentyps, der den Anforderungen entspricht, kann nicht nur Speicherplatz speichern, sondern auch die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit verbessern.
So optimieren Sie die Datenbankleistung nach der MySQL -Installation
Apr 08, 2025 am 11:36 AM
Die MySQL -Leistungsoptimierung muss von drei Aspekten beginnen: Installationskonfiguration, Indexierung und Abfrageoptimierung, Überwachung und Abstimmung. 1. Nach der Installation müssen Sie die my.cnf -Datei entsprechend der Serverkonfiguration anpassen, z. 2. Erstellen Sie einen geeigneten Index, um übermäßige Indizes zu vermeiden und Abfrageanweisungen zu optimieren, z. B. den Befehl Erklärung zur Analyse des Ausführungsplans; 3. Verwenden Sie das eigene Überwachungstool von MySQL (ShowProcessList, Showstatus), um die Datenbankgesundheit zu überwachen und die Datenbank regelmäßig zu sichern und zu organisieren. Nur durch kontinuierliche Optimierung dieser Schritte kann die Leistung der MySQL -Datenbank verbessert werden.
Braucht MySQL das Internet?
Apr 08, 2025 pm 02:18 PM
MySQL kann ohne Netzwerkverbindungen für die grundlegende Datenspeicherung und -verwaltung ausgeführt werden. Für die Interaktion mit anderen Systemen, Remotezugriff oder Verwendung erweiterte Funktionen wie Replikation und Clustering ist jedoch eine Netzwerkverbindung erforderlich. Darüber hinaus sind Sicherheitsmaßnahmen (wie Firewalls), Leistungsoptimierung (Wählen Sie die richtige Netzwerkverbindung) und die Datensicherung für die Verbindung zum Internet von entscheidender Bedeutung.
Navicat -Methode zum Anzeigen von MongoDB -Datenbankkennwort
Apr 08, 2025 pm 09:39 PM
Es ist unmöglich, das MongoDB -Passwort direkt über Navicat anzuzeigen, da es als Hash -Werte gespeichert ist. So rufen Sie verlorene Passwörter ab: 1. Passwörter zurücksetzen; 2. Überprüfen Sie die Konfigurationsdateien (können Hash -Werte enthalten). 3. Überprüfen Sie Codes (May Hardcode -Passwörter).
Hadidb: Eine leichte, horizontal skalierbare Datenbank in Python
Apr 08, 2025 pm 06:12 PM
Hadidb: Eine leichte, hochrangige skalierbare Python-Datenbank Hadidb (HadIDB) ist eine leichte Datenbank in Python mit einem hohen Maß an Skalierbarkeit. Installieren Sie HadIDB mithilfe der PIP -Installation: PipinstallHadIDB -Benutzerverwaltung erstellen Benutzer: createUser (), um einen neuen Benutzer zu erstellen. Die Authentication () -Methode authentifiziert die Identität des Benutzers. fromHadidb.operationImportUseruser_obj = user ("admin", "admin") user_obj.
