


Teknik Pensirian Data Python yang luar biasa untuk Prestasi Optimum
Sebagai pengarang laris, saya menjemput anda untuk menerokai buku saya di Amazon. Ikuti saya di Medium untuk mendapatkan kemas kini dan tunjukkan sokongan anda! Dorongan anda bermakna dunia bagi saya!
Siri data yang cekap adalah penting untuk aplikasi Python berprestasi tinggi. Artikel ini meneroka lima teknik hebat yang saya gunakan untuk mengoptimumkan prestasi dan mengurangkan kos dalam projek saya.
1. Penampan Protokol: Kecekapan Berstruktur
Penimbal Protokol (protobuf), mekanisme penyirian neutral bahasa Google, menawarkan penyirian yang lebih kecil dan lebih pantas daripada XML. Tentukan struktur data anda dalam fail .proto
, susunkannya menggunakan protoc
, dan kemudian gunakan kod Python yang dijana:
syntax = "proto3"; message Person { string name = 1; int32 age = 2; string email = 3; }
Pensirilan dan penyahserikatan adalah mudah:
import person_pb2 person = person_pb2.Person() person.name = "Alice" # ... (rest of the code remains the same)
Taip dan kelajuan Protobuf yang kuat menjadikannya sesuai untuk aplikasi dengan struktur data yang dipratentukan dan keperluan prestasi tinggi.
2. MessagePack: Kelajuan dan Kekompakan
MessagePack ialah format binari yang terkenal dengan kelajuan dan keluaran padat, terutamanya berguna untuk struktur data yang pelbagai. Pensirian dan penyahserikatan adalah mudah:
import msgpack data = {"name": "Bob", "age": 35, ...} # (rest of the code remains the same)
MessagePack cemerlang apabila siri cepat struktur data yang pelbagai diperlukan.
3. Apache Avro: Evolusi Skema dan Data Besar
Apache Avro menawarkan struktur data yang mantap, format binari padat dan penyepaduan yang lancar dengan rangka kerja data besar. Kelebihan utamanya ialah evolusi skema: ubah suai skema anda tanpa melanggar keserasian dengan data sedia ada. Berikut ialah contoh asas:
import avro.schema # ... (rest of the code remains the same)
Avro ialah pilihan yang kukuh untuk senario data besar yang memerlukan evolusi skema dan penyepaduan Hadoop.
4. BSON: JSON Binari untuk Penyimpanan Dokumen
BSON (Binary JSON) ialah perwakilan berkod binari bagi dokumen seperti JSON, ringan dan cekap untuk MongoDB dan aplikasi serupa. Perpustakaan pymongo
memudahkan penggunaannya:
import bson data = {"name": "Charlie", "age": 28, ...} # (rest of the code remains the same)
BSON bersinar dalam persekitaran pangkalan data dokumen atau apabila storan data seperti JSON yang cekap diperlukan.
5. Acar: Pensirilan Khusus Python
Pickle ialah siri asli Python, mampu mengendalikan hampir semua objek Python. Walau bagaimanapun, adalah penting untuk diingat bahawa ia tidak selamat; jangan sekali-kali membuang data yang tidak dipercayai.
import pickle class CustomClass: # ... (rest of the code remains the same)
Kepelbagaian pickle menjadikannya sesuai untuk aplikasi Python dalaman tetapi memerlukan pertimbangan keselamatan yang teliti.
Memilih Format yang Betul
Teknik bersiri terbaik bergantung pada:
- Struktur Data: Penampan Protokol atau Avro untuk data berstruktur; MessagePack atau BSON untuk data yang fleksibel seperti JSON.
- Prestasi: MessagePack dan Penampan Protokol mengutamakan kelajuan.
- Saling kendali: Elakkan Pickle untuk perkongsian data merentas bahasa.
- Evolusi Skema: Avro menyokong perubahan skema tanpa kehilangan data.
- Integrasi: BSON untuk MongoDB, Avro untuk Hadoop.
- Keselamatan: Elakkan Pickle dengan data yang tidak dipercayai.
Aplikasi & Pengoptimuman Dunia Sebenar
Saya telah menggunakan teknik ini dalam sistem teragih (Penimbal Protokol), storan data (Avro), senario pemprosesan tinggi (MessagePack), pangkalan data dokumen (BSON) dan caching (Pickle). Optimumkan prestasi dengan pemprosesan kelompok, pemampatan, penyahserikatan separa, penggunaan semula objek dan pemprosesan tak segerak.
Kesimpulan
Siri yang cekap adalah penting untuk banyak aplikasi Python. Dengan memilih dengan teliti antara Penampan Protokol, MessagePack, Apache Avro, BSON dan Pickle, dengan mengambil kira faktor seperti struktur data dan keperluan prestasi, anda boleh meningkatkan kecekapan dan kebolehskalaan aplikasi anda dengan ketara. Ingat untuk memantau prestasi dan menyesuaikan pendekatan anda mengikut keperluan.
101 Buku
101 Books ialah syarikat penerbitan dipacu AI yang diasaskan bersama oleh Aarav Joshi, menawarkan buku berkualiti tinggi dengan harga berpatutan. Cari buku Kod Bersih Golang kami di Amazon dan cari "Aarav Joshi" untuk lebih banyak tajuk dan diskaun istimewa!
Ciptaan Kami
Pusat Pelabur | Investor Central Spanish | Pelabur Jerman Tengah | Kehidupan Pintar | Epok & Gema | Misteri Membingungkan | Hindutva | Elit Dev | Sekolah JS
Kami berada di Sederhana
Tech Koala Insights | Epochs & Echoes World | Investor Central Medium | Medium Misteri Membingungkan | Sains & Epochs Medium | Hindutva moden
Atas ialah kandungan terperinci Teknik Pensirian Data Python yang luar biasa untuk Prestasi Optimum. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
