


Meningkatkan kecekapan pengaturcaraan Python: kaedah pengoptimuman konfigurasi komputer
Tingkatkan kecekapan pengaturcaraan Python: kaedah pengoptimuman konfigurasi komputer
Dalam kerja pengaturcaraan moden, Python telah menjadi bahasa pengaturcaraan yang sangat popular. Bukan sahaja kerana sintaksnya yang ringkas dan mudah dipelajari, tetapi juga kerana ekosistemnya yang berkuasa dan sokongan perpustakaan pihak ketiga yang kaya. Walau bagaimanapun, walaupun menggunakan alat yang cekap seperti Python, kami boleh meningkatkan lagi kecekapan pengaturcaraan dengan mengoptimumkan konfigurasi komputer. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa kaedah pengoptimuman konfigurasi komputer untuk meningkatkan kecekapan pengaturcaraan Python, dan memberikan contoh kod khusus.
1. Pengoptimuman konfigurasi perkakasan
- Naik taraf memori
Atur cara Python akan menduduki sejumlah ruang memori semasa operasi, terutamanya apabila memproses set data yang besar atau menjalankan operasi yang kompleks. Oleh itu, menaik taraf ingatan boleh meningkatkan kecekapan berjalan program dengan berkesan. Ia biasanya disyorkan untuk mempunyai sekurang-kurangnya 8GB memori untuk menjalankan program Python dengan lancar. - Gunakan pemacu keras SSD
Pemacu keras SSD mempunyai kelajuan membaca dan menulis yang lebih pantas berbanding pemacu keras mekanikal tradisional, yang boleh mempercepatkan kelajuan membaca dan menulis fail, sekali gus meningkatkan kelajuan memuatkan dan menjalankan program Python. - Pemproses berbilang teras
Python ialah bahasa yang menyokong berbilang benang dan berbilang proses, jadi ia akan menjadi lebih cekap untuk menjalankan program Python pada komputer dengan pemproses berbilang teras. Anda boleh menggunakan sepenuhnya prestasi berbilang teras komputer melalui berbilang benang atau pemprosesan berbilang.
2. Pengoptimuman konfigurasi perisian
- Menggunakan persekitaran maya
Persekitaran maya boleh membantu kami mencipta persekitaran berjalan Python bebas pada komputer untuk mengelakkan konflik antara program yang berbeza. Dengan menggunakan persekitaran maya, kami boleh mengurus kebergantungan projek dengan lebih baik dan meningkatkan kebolehselenggaraan kod.
Berikut ialah contoh kod menggunakan persekitaran maya:
# 创建一个新的虚拟环境 python -m venv myenv # 激活虚拟环境 source myenv/bin/activate
- Gunakan penterjemah Python yang dioptimumkan
Sesetengah jurubahasa Python pihak ketiga seperti PyPy mempunyai kelebihan ketara dalam kelajuan dan boleh digunakan untuk menggantikan penterjemah CPython standard, dan Meningkatkan kecekapan pelaksanaan program Python. - Gunakan alat kompilasi
untuk menyusun kod Python ke dalam kod mesin atau kod bahasa C, yang boleh meningkatkan kecekapan pelaksanaan program. Cython ialah alat pengkompil yang biasa digunakan yang boleh menyusun kod Python ke dalam kod Cython dan kemudian menyusunnya ke dalam kod bahasa C untuk pelaksanaan.
# 示例:Cython代码 cdef int my_sum(int n): cdef int result = 0 for i in range(n): result += i return result
3. Pengoptimuman kod
- Gunakan struktur data dan algoritma yang sesuai
Memilih struktur data dan algoritma yang sesuai boleh meningkatkan kecekapan pelaksanaan program Python. Contohnya, gunakan kamus dan bukannya senarai untuk mencapai operasi carian pantas. - Elakkan gelung dan rekursi yang tidak perlu
Cuba elakkan menggunakan terlalu banyak gelung dan ulangan Anda boleh mengurangkan masa berjalan dan penggunaan memori dengan mengoptimumkan algoritma. - Gunakan penjana dan iterator
Penjana dan iterator boleh menjimatkan ruang memori dan meningkatkan kecekapan program, dan boleh memainkan peranan penting apabila memproses set data yang besar.
Di atas ialah beberapa kaedah pengoptimuman konfigurasi komputer dan contoh kod khusus untuk meningkatkan kecekapan pengaturcaraan Python. Dengan mengoptimumkan konfigurasi perkakasan dan perisian, kami boleh memprogram Python dengan lebih cekap dan meningkatkan kecekapan pembangunan. Saya harap kaedah ini dapat membantu pembaca yang sedang membangun menggunakan Python.
Atas ialah kandungan terperinci Meningkatkan kecekapan pengaturcaraan Python: kaedah pengoptimuman konfigurasi komputer. 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

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

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



Memori yang tidak mencukupi pada telefon mudah alih Huawei telah menjadi masalah biasa yang dihadapi oleh ramai pengguna, dengan peningkatan dalam aplikasi mudah alih dan fail media. Untuk membantu pengguna menggunakan sepenuhnya ruang storan telefon bimbit mereka, artikel ini akan memperkenalkan beberapa kaedah praktikal untuk menyelesaikan masalah memori yang tidak mencukupi pada telefon mudah alih Huawei. 1. Bersihkan cache: rekod sejarah dan data tidak sah untuk mengosongkan ruang memori dan mengosongkan fail sementara yang dijana oleh aplikasi. Cari "Storan" dalam tetapan telefon Huawei anda, klik "Kosongkan Cache" dan pilih butang "Kosongkan Cache" untuk memadam fail cache aplikasi. 2. Nyahpasang aplikasi yang jarang digunakan: Untuk mengosongkan ruang memori, padamkan beberapa aplikasi yang jarang digunakan. Seret ia ke bahagian atas skrin telefon, tekan lama ikon "Nyahpasang" aplikasi yang ingin anda padamkan, kemudian klik butang pengesahan untuk menyelesaikan penyahpasangan. 3.Aplikasi mudah alih untuk

1. Buka Xiaohongshu, klik Saya di sudut kanan bawah 2. Klik ikon tetapan, klik Umum 3. Klik Kosongkan Cache

Penalaan setempat model kelas DeepSeek menghadapi cabaran sumber dan kepakaran pengkomputeran yang tidak mencukupi. Untuk menangani cabaran-cabaran ini, strategi berikut boleh diterima pakai: Kuantisasi model: Menukar parameter model ke dalam bilangan bulat ketepatan rendah, mengurangkan jejak memori. Gunakan model yang lebih kecil: Pilih model pretrained dengan parameter yang lebih kecil untuk penalaan halus tempatan yang lebih mudah. Pemilihan data dan pra-proses: Pilih data berkualiti tinggi dan lakukan pra-proses yang sesuai untuk mengelakkan kualiti data yang lemah yang mempengaruhi keberkesanan model. Latihan Batch: Untuk set data yang besar, beban data dalam kelompok untuk latihan untuk mengelakkan limpahan memori. Percepatan dengan GPU: Gunakan kad grafik bebas untuk mempercepatkan proses latihan dan memendekkan masa latihan.

1. Mula-mula, masukkan pelayar Edge dan klik tiga titik di penjuru kanan sebelah atas. 2. Kemudian, pilih [Sambungan] dalam bar tugas. 3. Seterusnya, tutup atau nyahpasang pemalam yang anda tidak perlukan.

Model bahasa besar sumber terbuka yang biasa seperti Llama3 yang dilancarkan oleh model Meta, Mistral dan Mixtral yang dilancarkan oleh MistralAI, dan Jamba yang dilancarkan oleh AI21 Lab telah menjadi pesaing OpenAI. Dalam kebanyakan kes, pengguna perlu memperhalusi model sumber terbuka ini berdasarkan data mereka sendiri untuk melancarkan potensi model sepenuhnya. Tidak sukar untuk memperhalusi model bahasa besar (seperti Mistral) berbanding model kecil menggunakan Q-Learning pada GPU tunggal, tetapi penalaan halus yang cekap bagi model besar seperti Llama370b atau Mixtral kekal sebagai cabaran sehingga kini . Oleh itu, Philipp Sch, pengarah teknikal HuggingFace

Menurut laporan tinjauan TrendForce, gelombang AI mempunyai impak yang besar pada memori DRAM dan pasaran memori flash NAND. Dalam berita laman web ini pada 7 Mei, TrendForce berkata dalam laporan penyelidikan terbarunya hari ini bahawa agensi itu telah meningkatkan kenaikan harga kontrak untuk dua jenis produk storan pada suku ini. Secara khusus, TrendForce pada asalnya menganggarkan bahawa harga kontrak memori DRAM pada suku kedua 2024 akan meningkat sebanyak 3~8%, dan kini menganggarkannya pada 13~18% dari segi memori kilat NAND, anggaran asal akan meningkat sebanyak 13~ 18%, dan anggaran baharu ialah 15%. ~20%, hanya eMMC/UFS mempunyai peningkatan yang lebih rendah sebanyak 10%. ▲Sumber imej TrendForce TrendForce menyatakan bahawa agensi itu pada asalnya menjangkakan untuk meneruskan

Golang adalah lebih baik daripada Java dari segi prestasi web atas sebab berikut: bahasa yang disusun, disusun terus ke dalam kod mesin, mempunyai kecekapan pelaksanaan yang lebih tinggi. Mekanisme pengumpulan sampah yang cekap mengurangkan risiko kebocoran memori. Masa permulaan yang pantas tanpa memuatkan penterjemah masa jalan. Prestasi pemprosesan permintaan adalah serupa, dan pengaturcaraan serentak dan tak segerak disokong. Penggunaan memori yang lebih rendah, disusun terus ke dalam kod mesin tanpa memerlukan penterjemah tambahan dan mesin maya.

sizeof ialah operator dalam C yang mengembalikan bilangan bait memori yang diduduki oleh jenis data atau pembolehubah tertentu. Ia berfungsi untuk tujuan berikut: Menentukan saiz jenis data Peruntukan memori dinamik Mendapatkan saiz struktur dan kesatuan Memastikan keserasian merentas platform
