前面两篇文章《Webpack 性能系列二：多进程打包》、《Webpack 性能系列一: 使用 Cache 提升构建性能》已经详细探讨使用缓存与多进程能力，提升 Webpack 编译性能的基本方法与实现原理...，这两种方法都能通过简单的配置极大提升大型项目的编译效率。...除此之外，还可以通过一些普适的最佳实践，减少编译范围、编译步骤提升 Webpack 性能，包括： 使用最新版本 Webpack、Node 配置 resolve 控制资源搜索范围 针对 npm 包设置 module.noParse...不过，类型检查涉及 AST 解析、遍历以及其它非常消耗 CPU 的操作，会给工程化流程引入性能负担，必要时开发者可选择关闭编译主进程中的类型检查功能，同步用 fork-ts-checker-webpack-plugin...：多进程打包》、《Webpack 性能系列一: 使用 Cache 提升构建性能》，关于 Webpack 编译性能提升的方式方法已经总结的比较完备了，有其它观点的同学欢迎留言或私信联系。
ts 编译速度与项目规模有关，如果项目比较大，代码很多，那就需要编译很长一段时间。 有没有什么办法可以提升 tsc 编译的性能呢？...还真有，TypeScript 3.0 的时候实现了 Project Reference 的特性，就是用于优化编译和类型检查的性能的。 那 Project Reference 是干什么的呢？...，monorepo 里就可以用 Project Reference 来提升 tsc 的编译性能。...然后执行 tsc --build 或者 tsc -b 来编译。 这时候就实现了编译和类型检查的性能优化。...这是 TypeScript 提供的编译性能优化机制，当项目比较大，tsc 执行的速度比较慢的时候，不妨尝试一下。
这方面的技术主要有两种：一种方法是把Python程序伪编译成扩展名为.pyc的字节码文件，一种是通过py2exe、pyinstaller或者cx_Freeze对Python程序进行打包。...之前的文章：Python安装扩展库与打包成exe可执行文件的方法已经介绍了打包的有关内容，本文主要介绍Python代码编译与反编译。...-O -m py_compile Stack.py，属于优化编译，会在Python安装路径下的__pycache__文件夹中生成Stack.cpython-35.opt-1.pyc文件。...此外，Python的compileall模块还提供了compile_dir()和compile_path()等方法，用来支持批量Python源程序文件的编译。...那么问题来了，是不是编译成.pyc文件以后真的无法查看源代码呢？很遗憾，还是有很多办法可以查看的，可以使用Python扩展库uncompyle6或其他类似模块来实现。
python 编译成.pyc的方式： 1、生成单个文件： （1）python -m xx.py （2）在python编译器中进行： import py_compile py_compile.compile...(‘路径’) 2、批量生成文件： import compileall compileall.compile_dir(r’/path’) 注意：有时编译时会出现依赖包导入不了的问题，需要在python...python manage.py shell 采用 Cython 编译成so文件 安装包 pip install cython #编写 setup 文件 from distutils.core import...setup from Cython.Build import cythonize setup(ext_modules=cythonize(['a.py','b.py','c.py'])) #运行 python
，如果包含则直接交由执行引擎来执行该缓存计划，跳过编译阶段。 ...编译和重新编译 SQL Server 有一个高效的算法，可查找用于任何特定 SQL 语句的现有执行计划。...由此我们要做的就是如何高效的应用执行计划的缓存，又在合适重新编译执行计划，来提高查询效率，减少性能的损耗。 ...不仅会影响性能，当服务器间移动代码时会引起太多问题，建议使用schema.object(dbo.ExcutionTest)这样的统一规范。 ...总结： 本篇系统的介绍了编译查询的流程，以及产生缓存、复用缓存、重新编译等具体内容。
常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写...编译安装Python-2.7.10和ipython-3.2.1 安装python [root@stu ~]# yum -y install readline-devel #python依赖于readline.../bin/python2.7 setup.py build [root@stu ipython-3.2.1]# /usr/local/python27/bin/python2.7 setup.py install...建立链接 [root@stu ~]# ln -sv /usr/local/python27/bin/python2.7 /usr/bin/python27 `/usr/bin/python27' ->... `/usr/local/python27/bin/python2.7' [root@stu bin]# ln -sv /usr/local/python27/bin/ipython /usr/bin/
usr/local/python 2、进入到安装路径下载安装包并解压： cd /usr/local/python && wget https://www.python.org/ftp/python/2.7.8.../Python-2.7.8.tgz && tar zxvf Python-2.7.8.tgz && cd Python-2.7.8 3、进入Modules目录修改配置文件Setup.dist，添加编译ssl..._ssl _ssl.c \ -DUSE_SSL -I$(SSL)/include -I$(SSL)/include/openssl \ -L$(SSL)/lib -lssl -lcrypto 4、执行编译安装.../bin/python_bak && ln -s /usr/local/python/bin/python2.7 /usr/bin/python 恢复： rm -rf /usr/bin/python mv.../usr/bin/python 修改为： #!/usr/bin/python2.6
为了加密 .py 文件，以前一般使用打包成 exe ，但是最近发现可以将其编译成二进制文件 pyc ，虽然反编译难度不大，但是也需要一些水平 编译生成 pyc： 单个文件 代码： import py_compile...py_compile.compile("test.py") 命令行下： python -m py_compile test.py 多个文件 import compileall compileall.compile_dir...("存放海量py的目录") 命令行下： python -m compileall 存放海量py的目录 运行 pyc 文件 命令行下： python test.pyc ?...反编译 pyc 首先安装库 uncompyle pip install uncompyle ? 查看 uncompyle 函数属性： ?
尝试通过源码自己编译 Python，使用的系统是 Ubuntu14.04 LTS。 首先去官网下载源码，地址：源码下载。...Lib：这里是 Python 标准库，都是用 Python 实现的。 Modules：用 C 语言编写的模块，比如 cStringIO / tkinter 等。...Objects：Python 内建对象，如 int / list 等。 Python：Python 解释器的 Compiler 和执行引擎。...Parser：Python 解释器的 Scanner 和 Parser。 我并不只是想尝试简单的通过源码编译安装，那么，在编译之前，我们先对它做一点小小的改动吧。...好了，用我们自己编译的解释器执行几条语句吧： >>> print True False >>> print False True >>> print 3 > 5 True
PyCharm编译器有很强大的代码提示功能，业界都说很好用，所以我尝试着安装并使用，以下是过程。
早期编译优化 早期编译优化主要指编译期进行的优化。...java的编译期可能指的以下三种： 前端编译器：将.java文件变成.class文件，例如Sun的Javac、Eclipse JDT中的增量式编译器（ECJ） JIT编译器（Just In Time Compiler...）：将字节码变成机器码，例如HotSpot VM的C1、C2编译器 AOT编译器（Ahead Of Time Compiler）：直接把*.java文件编译成本地机器码，例如GNU Compiler for...5.1 javac编译器工作流程 Sun javac编译器的编译过程可以分为3个过程： 解析与填充符号表过程 插入式注解处理器的注解处理过程 分析与字节码生成过程 1....because return type of method is Integer 自动装箱的弊端， 自动装箱有一个问题，那就是在一个循环中进行自动装箱操作的时候，如下面的例子就会创建多余的对象，影响程序的性能
由于即时编译器编译本地代码需要占用程序运行时间，要编译出优化程度更高的代码，所花费的时间可能更长；而且想要编译出优化程度更高的代码，解释器可能还要替编译器收集性能监控信息，这对解释执行的速度也有影响。...HotSpot虚拟机采用分层编译（Tiered Compilation）的策略，其中包括： 第0层：程序解释执行，解释器不开启性能监控功能（Profiling），可触发第1层编译 第1层：也称为C1编译...，将字节码编译为本地代码，进行简单、可靠的优化，如有必要将加入性能监控的逻辑 第2层：也称为C2编译，也是将字节码编译为本地代码，但是会启用一些编译耗时较长的优化，甚至会根据性能监控信息进行一些不可靠的激进优化...Scan Register Allocation）在LIR上分离寄存器，并在LIR上做窥孔（Peephole）优化，然后产生机器代码 Server Compiler是专门面向服务端的典型应用并为服务端的性能配置特别调整过的编译器...由于java语言中访问数组元素时，系统将会自动进行上下界的范围检查，这必定会造成性能负担。为了安全，数组边界检查是必须做的，但数组边界检查是否必须一次不漏的执行则是可以“商量”的事情。
true，编译为动态库 使用编译出来的 Skia，使用开源的一个软件 https://github.com/xland/ScreenCapture 测试了一下，发现有严重的性能问题，鼠标移动有明显的延迟...所以现在普遍的模式都是业务层使用 Java、Python、JS 之类的快速开发语言编写，核心功能以及追求高性能的组件仍然使用 C/C++ 编写。...在 AI 领域，虽然 Python 语言是当之无愧的 No. 1，但 AI 框架的核心，基本上都是使用 C/C++。...关于软件优化， AI 给出了如下建议： 基于性能分析优化：在进行优化之前，使用性能分析工具来确定系统的实际瓶颈。只有基于实际数据的优化，才是有效和必要的。...使用成熟的工具和库：利用已经过优化的第三方库和工具，可以避免重复造轮子，同时利用社区的力量来提升软件性能。 真的没有想到，编译器对性能有如此大的影响，你在工作中会进行性能优化吗？有哪些优化措施？
用2分钟提升十分之一的启动性能，通过在桌面程序启动 JIT 多核心编译提升启动性能 在 dotnet 可以通过让 JIT 进行多核心编译提升软件的启动性能，在默认托管的 ASP.NET 程序是开启的，对...，提高性能。...在第二次运行程序的时候，因为已经存在提升性能的文件，读取这个文件可以知道在启动的时候需要调用的函数，于是就进行后台多线程JIT编译这些会调用到的方法 启动这个功能 默认在 ASP.NET 是启动这个功能...因为这个功能需要读写提升性能的文件，而默认很难知道这个文件应该放在哪，同时启动的时候读取文件的时间很多时候比JIT编译长。...在 ASP.NET 可以通过托管的方式做到自动读取提升性能的文件，所以默认就在 ASP.NET 使用 在 dotnet core 还可以使用阶梯编译 在软件启动的过程使用到的方法都使用快速编译的方法，减少
string; } 推荐写法： interface Foo extends Bar, Baz { someProp: string; } 使用类型注释 推荐添加类型注释，特别是返回指的类型，这可以为编译器节省大量工作...在某种程度上，这是因为命名类型往往比匿名类型更紧凑(编译器可能会更容易推断出匿名类型)，这减少了花费在读取和写入声明文件上的时间(例如用于增量构建)。...但是，如果你的联合类型有很多元素，这将引起编译速度的问题。 当大量联合类型交叉一起时发生这种检查，会在每个联合类型上相交导致大量的类型，需要减少这种情况发生。...这有益于避免在一次编译中导入太多文件，也使某些代码库布局策略更容易地放在一起。 有一些非常基本的方法将一个代码库分解成多个项目。
下载python源码包： https://www.python.org/downloads/release/python-2712/ 下载setuptool包： https://pypi.python.org...-devel openssl-devel xz-libs $ wget https://www.python.org/ftp/python/2.7.12/Python-2.7.12.tar.xz $ xz...-d Python-2.7.8.tar.xz $ tar -xvf Python-2.7.8.tar $ cd Python-2.7.12;..../configure --prefix=/usr/local/python27 $ make && make install $ /usr/local/python27/bin/python -V 安装.../usr/local/python27/bin下面
Python性能分析与优化 一个优秀的程序员，在保证业务正常的条件下都会追求自己的程序更快、更省。更快：运行时间短；更省：相对节省计算机资源（比如：CPU、Memory）。...Python：可以利用sys.setprofile函数来跟踪函数python(call,return,exception)或者c(call,return,exception)....Python性能分析 现在我们来谈谈Python的性能分析，Python性能分析有很多工具和模块。比如：time粗粒度分析、cProfile,line_Profile等等。...性能分析器cProfile cProfile是Python默认的性能分析器，它是一种确定性的性能分析器，提供了一组API来帮助开发者手机Python程序运行的信息。...在下一个篇博客中，分析Python内存使用和如何查找内存溢出。
1 IndentationError: expected an indented block Python语言是一款对缩进非常敏感的语言，给很多初学者带来了困惑，即便是很有经验的Python程序员，...在编译时会出现这样的错IndentationError:expected an indented block说明此处需要缩进，你只要在出现错误的那一行，按空格或Tab（但不能混用）键缩进就行。 ...4 RuntimeError: maximum recursion depth exceeded python默认的递归深度是很有限的，大概是998次，当递归深度超过这个值的时候，就会引发这样的一个异常
Python官网：https://www.python.org/ 一、查看CentOS版本和系统默认Python版本： # cat /etc/redhat-release # python -V ?...二、编译安装Python-3.6.1： 1、安装依赖软件包： # yum -y groupinstall "Development tools" # yum -y install zlib-devel...CentOS6当前系统时间： # date 040413022017.30 # date 3、配置主机名解析：# vim /etc/hosts --> 127.0.0.1 localhost 4、编译安装...版本为3.6.1： # mv /usr/bin/python /usr/bin/python2.6.6-old # ln -s /usr/local/python3.6.1/bin/python3 /usr...local/python3.6.1/share/man 9、查看配置后的Python版本： # python -V # python3 -V ?
Java的设计结合了脚本语言的平台独立性和编译型语言的本地性能。 热点编译 Java两种执行方式：编译执行和解释执行。 为什么Java执行代码时，不立即编译代码？ （1）编译代码的成本较高。...，client编译器比server编译器要快； （2）server编译器生成的代码比client编译器更快（启动较晚，可以获取到更多的支持编译优化的程序信息）； （3）分层编译先由client编译器编译...（1）当应用的启动时间为首要的性能考量时，首选client编译器。 （2）对于计算量固定的应用，选择实际执行任务最快的编译器。分层编译是批处理任务合理的默认选择。 ...方法内联的优化建议： 几乎不用调整内联参数，提倡通过调整内联参数以提高性能的建议往往忽略调常规内联和频繁调用内联之间的关系。...最后，由于很难保证逃逸分析的性能收益一定大于它的消耗，所以要谨慎开启逃逸分析。
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