看到吐血 (´ཀ`」 ∠) 协程(Coroutine)本质上是一个函数，特点是在代码块中可以将执行权交给其他协程 众所周知，子程序（函数）都是层级调用的，如果在A中调用了B，那么B执行完毕返回后A...协程与子程序有点类似，但是它在执行过程中可以中断，转而执行其他的协程，在适当的时候再回来继续执行。...协程与多线程相比的最大优势在于：协程是一个线程中执行，没有线程切换的开销；协程由用户决定在哪里交出控制权 这里用到的是asyncio库(Python 3.7)，这个库包含了大部分实现协程的魔法工具 使用...解释： 1、asyncio.run(main())，程序进入main()函数，开启事件循环 2、创建任务task1、task2并进入事件循环等待运行 3、输出准备开始 4、执行await task1，用户选择从当前主任务中切出...# 极客时间：Python核心技术与实战 import asyncio import random import time async def consumer(queue, id): ""
Python 日期与时间 在 Python 中是没有原生数据类型支持时间的，日期与时间的操作需要借助三个模块，分别是 time、datetime、calendar。...time 模块可以操作 C 语言库中的时间相关函数，时钟时间与处理器运行时间都可以获取。 datetime 模块提供了日期与时间的高级接口。...import time print(time.time()) # 输出结果 1615257195.558105 时间戳大量用于计算时间相关程序，属于必须掌握内容。...获取可读时间 时间戳主要用于时间上的方便计算，对于人们阅读是比较难理解的，如果希望获取可读时间，使用 ctime() 函数获取。...12279.244 处理器时钟时间 time() 函数返回的是纪元秒数（时间戳）， clock() 函数返回的是处理器时钟时间。
本篇文章继续介绍pandas内置库和pandas中时间常见处理属性方法。...1.2 time库的常见时间方法 time库是python中内置标准库，可以直接调用，它可以提供获取系统时间并格式化输出，提供精确的计时功能，用于程序性能分析。...2）获取struct_time格式时间（结构与上一节datetime库类似） struct_time = time.gmtime() print(struct_time) time.struct_time...16：30，细心的朋友可能会发现，为什么输出的时间不是下午16：30而是08：00？...利用time.localtime()函数即可，返回的类型与gmtime一致，因此也可以用于格式化字符串输出。
此处的区别是perf_counter返回绝对值，其中包括Python程序进程未运行时的时间，因此它可能会受到计算机负载的影响。...另一方面，process_time仅返回用户时间（不包括系统时间），这仅是您的处理时间。 使其更快 现在是有趣的部分。让我们让您的Python程序运行得更快。...内置数据类型非常快，特别是与树或链接列表之类的自定义类型相比。这主要是因为内置程序是用C实现的 ，因此在使用Python进行编码时我们的速度实在无法与之匹敌。...生成器本质上并没有更快，因为它们被允许进行惰性计算，从而节省了内存而不是时间。但是，保存的内存可能会导致您的程序实际运行得更快。怎么样？...就性能而言，非常重要的一点是CPU可以将正在处理的所有数据尽可能地保存在缓存中。 结论 优化的首要规则是 不这样做。但是，如果确实需要，那么我希望这些技巧可以帮助您。
在time模块中time.perf_counter()提供了一个高精度的计时器，适合测量短时间，例如import time# 记录程序开始时间start_time = time.perf_counter...()# 你的代码逻辑# ...# 记录程序结束时间end_time = time.perf_counter()# 计算程序运行时间run_time = end_time - start_timeprint.../输出操作完成的程序或任务。...CPU利用效率：由于I/O操作的等待时间，CPU在这段时间内可能处于空闲状态，导致CPU利用率不高。\3. 性能瓶颈：I/O操作的速度往往成为程序性能的瓶颈，尤其是在数据量大或传输速度慢的情况下。...() run_time = end_time - start_time print(f"程序运行时间：{run_time} 秒") # 输出结果：程序运行时间：3.3872999000595883
为了进一步验证优化效果，下面是一个性能对比实验，比较了优化与未优化的实例在内存占用和执行时间上的差异： import time import gc # 垃圾回收机制 from pympler import...由于Python的垃圾回收和后台进程的影响，有时可能会观察到一些反直觉的结果，比如优化后的实例创建时间略长。...lru_cache装饰器是Python标准库提供的一个强大的性能优化工具，合理使用可以在特定场景下显著提升程序性能。...在处理日志文件、CSV文件或流式数据等场景时，生成器是一个极其实用的优化工具。 五、局部变量优化：提升变量访问效率 Python解释器在处理变量访问时，局部变量和全局变量的性能存在显著差异。...Python的这些优化特性为我们提供了强大的工具，合理使用这些特性可以在不牺牲代码质量的前提下显著提升程序性能。
而事实上，无论使用什么编程语言，特定程序的运行速度很大程度上取决于编写程序的开发人员以及他们优化程序、加快程序运行速度的技能。 那么，让我们证明那些人错了！...本文将介绍如何提升 Python 程序的效率，让它们运行飞快！ ? 计时与性能分析 在开始优化之前，我们首先需要找到代码的哪一部分真正拖慢了整个程序。...其区别在于，perf_counter 返回绝对值，其中包括了 Python 程序并不在运行的时间，因此它可能受到机器负载的影响。...而 process_time 只返回用户时间（除去了系统时间），也就是只有进程运行时间。 让程序更快 现在到了真正有趣的部分了，让 Python 程序跑得更快！...生成器本质上并不会更快，因为它们的目的是惰性计算，以节省内存而非节省时间。然而，节省的内存会让程序运行更快。为什么呢？
但是异步的方法可以从 12 小时减少到 1 小时。因此，协作式多任务处理是一种奇特的方式，可以说程序的事件循环与多个任务进行通信，以使每个任务在最佳时间轮流运行。...该程序使用一个主协程 makerandom() ，并在 3 个不同的输入上同时运行它。大多数程序将包含小型模块化协程和一个包装器功能，用于将每个较小的协程链接在一起。...注意观察输出，part1() 睡眠一段时间，part2() 在结果可用时开始处理它们： $ python3 chained.py 9 6 3 part1(9) sleeping for 4 seconds...python3 asyncq.py -p 5 -c 100 应该没有问题。从理论上讲，你可以在不同的系统上使用不同的用户来控制生产者和消费者的管理，而队列则作为中间桥梁。...你可能想知道为什么 Python 的 requests 库与异步 IO 不兼容，原因是 requests 库建立在 urllib3 之上，而 urllib3 又使用 Python 的 http 和套接字模块
而事实上，无论使用什么编程语言，特定程序的运行速度很大程度上取决于编写程序的开发人员以及他们优化程序、加快程序运行速度的技能。 那么，让我们证明那些人错了！...本文将介绍如何提升 Python 程序的效率，让它们运行飞快！ 计时与性能分析 在开始优化之前，我们首先需要找到代码的哪一部分真正拖慢了整个程序。...其区别在于，perf_counter 返回绝对值，其中包括了 Python 程序并不在运行的时间，因此它可能受到机器负载的影响。...而 process_time 只返回用户时间（除去了系统时间），也就是只有进程运行时间。 让程序更快 现在到了真正有趣的部分了，让 Python 程序跑得更快！...生成器本质上并不会更快，因为它们的目的是惰性计算，以节省内存而非节省时间。然而，节省的内存会让程序运行更快。为什么呢？
其余重点记忆的就是集合经常用在去重操作上，掌握即可。...需求描述如下： 有 4 个学生，按照学号排序形成的元组为 (1,90)，(2,90)，(3,60)，(4,100)，最终的结果输出 3（存在三个不同的体重） 按照需求编写代码如下： 列表写法...以下代码时间计算函数应用的是 time.perf_counter() 该函数第一次调用时，从计算机系统里随机选一个时间点 A，计算其距离当前时间点 B1 有多少秒。...() # 调用列表计算函数 find_unique_weight(students) end_time = time.perf_counter() print("运算时间为：{}".format(end_time...，如果你在编写程序中需要高效查找数据、去重数据，建议及时的把二者应用起来。
Medium上一位小哥就详细讲了讲如何让python提速30%，以此证明代码跑得慢不是python的问题，而是代码本身的问题。...他们的区别在于perf_counter返回的绝对值，包括你的Python程序进程未运行时的时间，因此它可能会受到计算机负载的影响。...另一方面，process_time仅返回用户时间（不包括系统时间），这仅是你的过程时间。 加速吧！ 让Python程序运行得更快，这部分会很有趣！...内置数据类型非常快，尤其是与我们的自定义类型（例如树或链接列表）相比。这主要是因为内置程序是用C实现的，因此在使用Python进行编码时我们的速度实在无法与之匹敌。...生成器本质上并没有更快，因为它们被允许进行延迟计算，从而节省了内存而不是时间。但是，保存的内存可能会导致你的程序实际运行得更快。这是怎么做到的？
所以，让我们来证明那些人是错的——让我们看看如何提高 Python 程序的性能并使它们变得非常快！ 时间和性能 在开始优化任何代码之前，我们首先需要找出代码的哪些部会减慢整个程序的速度。...这里的区别在于 perf_counter 返回绝对值，其中包括 Python 程序进程未运行的时间，因此它可能会受到机器负载的影响。...另一方面，process_time 只返回用户时间（不包括系统时间），这只是进程的时间。 让程序跑得更快 现在，有趣的是。让我们让你的 Python 程序运行得更快。...内置数据类型非常快，特别是与我们的自定义类型（如树或链列表）相比。这主要是因为内置代码是用 C 语言实现的，在用 Python 编写代码时，我们在速度上无法与之相比。...# All your previously global code main() 不访问属性 另一个可能会减慢程序速度的是点运算符（.），它在访问对象属性时使用。
其作用是从列表（或其他序列类型）中筛选出满足条件的子列表，filter是python的内置函数，无须import即可直接使用。...= list(filter(check, a)) 2 filter与for循环性能对比 前面在讲map时，我们知道map函数除了能让代码更优雅以外，使用map比使用for循环速度更快。...-05 从输出结果可以看到： 在十万级别数据上，filter的速度大约是for循环的1000倍。...如果您觉得本文对你有帮助，欢迎关注我【Python学习实战】，第一时间获取最新更新。每天学习一点点，每天进步一点点。...[关注【Python学习实战】] [3f005f42fec50342f1ed35e1f7979e8d.gif]
前言 使用Python分析数据，如果使用了正确的数据结构和算法，有时可以大量提高程序的速度。...实现此目的的一种方法是使用Muiltithreading（多线程）或Multiprocessing（多重处理）。 在这篇文章中，我们不会详细讨论多线程或多处理的内部原理。...相反，我们举一个例子，编写一个小的Python脚本从Unsplash下载图像。我们将从一次下载一个图像的版本开始。接下来，我们使用线程来提高执行速度。 多线程 简单地说，线程允许您并行地运行程序。...没有线程 在本例中，我们希望通过顺序运行程序来查看从Unsplash API下载15张图像需要多长时间: import requestsimport timeimg_urls = [ 'https...对于本例，请注意在创建线程时存在开销，因此将线程用于多个API调用是有意义的，而不仅仅是单个调用。 此外，对于密集的计算，如数据处理，图像处理多处理比线程执行得更好。
reduce函数原本在python2中也是个内置函数，不过在python3中被移到functools模块中。...reduce函数先从列表（或序列）中取出2个元素执行指定函数，并将输出结果与第3个元素传入函数，输出结果再与第4个元素传入函数，...，以此类推，直到列表每个元素都取完。...print(reduce(add, a)) 输出结果为： 15 2 reduce与for循环性能对比 与内置函数map和filter不一样的是，在性能方面，reduce相比较for循环来说没有优势，甚至在实际测试中...() test_for(a) t2 = time.perf_counter() test_reduce(a) t3 = time.perf_counter() print('for循环耗时:', (t2...如果您觉得本文对你有帮助，欢迎关注我【Python学习实战】，第一时间获取最新更新。每天学习一点点，每天进步一点点。
在Python开发中，我们经常会遇到需要处理不定数量参数的场景。今天就来聊聊Python中的*args和**kwargs，看看它们如何帮我们优雅地解决这类问题。...从一个实际场景说起假设你正在开发一个数据处理框架，需要实现一个通用的函数装饰器来记录函数执行时间：import timefrom functools import wrapsdef timer(func...(1, 2, 3, 4)) # 10**kwargs ：处理关键字参数**kwargs则用于接收任意数量的关键字参数，这些参数会被打包成一个字典。...在Python3 中，可以在*args之后定义强制关键字参数。...总结*args和**kwargs是Python中非常强大的特性，它们让我们能够：编写更灵活的函数和装饰器实现参数转发处理不定量的参数掌握这些特性，可以让我们的代码更加优雅和通用。
__name__}运行时间是：{e_time-s_time}") if __name__ == "__main__": go(fun1) 接下来这种技巧扩展到 Python 中的装饰器语法，具体修改如下...还有一点要注意的是装饰器只能接收一个参数，而且必须是函数类型。 多个装饰器 先临摹一下下述代码，再进行学习与研究。...在对函数进行装饰的时候，外函数与内函数之间的代码会被运行。...那现在再回到本小节一开始的案例，为何输出数据丢失掉了。...装饰器为类和类的装饰器在细节上是不同的，上文提及的是装饰器为类，你可以在思考一下如何给类添加装饰器。
相关概念 并发和并行 并发：指一个时间段内，在一个CPU（CPU核心）能运行的程序的数量。 并行：指在同一时刻，在多个CPU上运行多个程序，跟CPU（CPU核心）数量有关。...CPU密集型和I/O密集型 CPU密集型（CPU-bound）: CPU密集型又叫做计算密集型，指I/O在很短时间就能完成，CPU需要大量的计算和处理，特点是CPU占用高。...wait第二个参数为一个超时值 达到这个超时时间后，未完成的任务状态变为pending，当程序退出时还有任务没有完成此时就会看到如下的错误提示。...gather的使用 gather的作用和wait类似不同的是。 gather任务无法取消。 返回值是一个结果列表 可以按照传入参数的 顺序，顺序输出。...CPU 自身运行时间，太浪费； 常见的 IO 密集型业务包括：浏览器交互、磁盘请求、网络爬虫、数据库请求等 Python 世界对于 IO 密集型场景的并发提升有 3 种方法：多进程、多线程、多协程; 理论上讲
Python是生物信息学应用中的常用编程语言，在2019年11月TIOBE 编程语言排行榜中排名第3，仅次于Java语言、C语言。...“天下武功，唯快不破”——日益增长的生物医学海量数据向生物信息学工作者提出了时间上的要求。...在之前推文《Numba向量运算的强大 》中，Saber从软件层面着眼，向我们展示了通过numba模块加速，使Python的数学计算时间下降4-5个数量级。...全文共 2756字 0图 预计阅读时间：15 分钟 面向人群：1-8岁生物信息学开发者 关键字：Python 并行计算 01 多进程效果 通过两个例子，我们初步体会多进程的效果。...[, context ]]]]]) 在本文例子中只用到processes一个参数，实际上这些参数不设置一般也无大碍。
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