Python — идеальный инструмент для того, чтобы мы перестали беспокоиться о разных рутинных вещах, вроде шаблонного кода, и сосредоточились на реализации идеи.
Однако стоит обсудить существенный недостаток: выполнение кода на стандартном интерпретаторе Python потребует больше времени, чем компилируемые языки , такие как C или C++. И что же делать, когда идея проверена, прототип успешно реализован на Python, и хочется наконец-то превратить его в готовый, быстрый, производительный инструмент? Популярное решение — проделать двойную работу, вручную преобразовывая Python-код в код на C. Но разве не было бы здорово, если бы прототип смог работать достаточно быстро на Python? Все время, потраченное на двойную реализацию, можно было бы направить на создание чего-то более значимого и интересного.
К счастью, существует PyPy — быстрая альтернатива стандартному интерпретатору Python .
Чтобы проиллюстрировать, насколько PyPy способен ускорить выполнение кода, можно запустить стандартный интерпретатор Python вместе с PyPy:
Как измерить быстродействие кода. Python. Александр Килинкаров
import time
from termcolor import colored
start = time.time()
number = 0
for i in range(100000000):
number += i
print(colored(«ЗАВЕРШЕНО», «зеленый»))
print(f»Время выполнения: сек»)
Скрипт складывает все целые числа от 0 до 100 000 000 в цикле и после завершения работы выводит на экран сообщение с временем выполнения.
Хотя иллюстрирующий пример нельзя назвать научной оценкой, его результат все равно поражает. По сравнению со стандартным интерпретатором Python, которому требуется около 10 секунд, PyPy завершает выполнение примерно через 0,22 секунды ! Также обратите внимание, что свой Python-код можно запустить с помощью PyPy без каких-либо изменений. Результат становится еще более впечатляющим, если сравнить его с языком программирования C, ведь эквивалентная реализация на C выполняется 0,32 секунды. Получается, что в некоторых случаях PyPy может превзойти C по скорости выполнения!
PyPy менее эффективен в случае, если программа и так работает быстро, или когда она тратит большую часть времени на ожидание данных (обращение к библиотекам на других языках, ожидание ответа от веб-серверов). В случае же, когда программа полностью написана на Python и работает медленно, то PyPy способен сотворить чудо.
Почему PyPy так быстро выполняет код?
Секрет увеличения производительности PyPy заключается в компиляции “ точно в срок ” ( just-in-time ), сокращенно JIT-компиляция .
Рассмотрим компиляцию подробнее.
Опережающая Компиляция (Ahead-Of-Time Compilation)
Такие языки программирования, как C, C++, Swift, Haskell, Rust и многие другие, компилируются заранее — они компилируемые. Это означает, что после написания кода вы нажимаете кнопку, и компилятор преобразует исходный код в машиночитаемый код, адаптированный под одну конкретную архитектуру компьютера: для выполнения программы исходный код больше не потребуется.
Лучшие способы Ускорить и Оптимизировать Python код
Источник: dzen.ru
Русские Блоги
Первая формула предназначена для измерения времени выполнения кода.
Метод ярлыка (среда jupyter)
Вторая формула предназначена для измерения среднего времени нескольких запусков кода.
Метод ярлыка (среда jupyter)
Тип 3, проанализируйте время выполнения кода, вызвав функцию
Метод ярлыка (среда jupyter)
Тип 4, построчный анализ времени выполнения кода
Метод ярлыка (среда jupyter)
Во-вторых, ускорите поиск
Тип 5, поиск с набором вместо списка
Шестая формула, используйте dict вместо двух списков для поиска соответствия
В-третьих, ускорите свой цикл
Седьмая формула, предпочитайте использовать цикл for вместо цикла while
Формула 8, избегайте двойного вычисления в теле цикла
В-четвертых, ускорите свою работу
Формула 9, замените рекурсивную функцию на механизм цикла
Формула 10, используйте механизм кеширования для ускорения рекурсивной функции
Формула 11, используйте numba для ускорения функций Python
В-пятых, используйте стандартные библиотечные функции для ускорения.
Формула 12, используйте collections.Counter для ускорения подсчета
Формула 13, используйте collections.ChainMap для ускорения объединения словарей
Шесть, используйте функции высшего порядка для ускорения
Формула 14, используйте карту вместо дедукции для ускорения
Формула 15, используйте фильтр вместо дедукции для ускорения
Семь, используйте векторизацию numpy для ускорения
Формула 16, используйте np.array вместо list
Формула 17, используйте np.ufunc вместо math.func
Формула 18, используйте np.where вместо if
Восемь, ускорь свои панды
Формула 19, используйте чтение и запись файла CSV вместо чтения и записи файла Excel
Формула 20,Используйте многопроцессорный инструмент pandas pandarallel
Девять, используйте Dask для разгона
Формула 21, используйте dask для ускорения фрейма данных
Введите 22, используйте dask.delayed для ускорения
Десять, применение многопоточного многопроцессорного ускорения
Тип 23, применение многопоточности для ускорения задач с интенсивным вводом-выводом
Тип 24, с использованием нескольких процессов для ускорения задач с интенсивной загрузкой процессора
Сосредоточьтесь на обмене знаниями в области науки о данных
Добро пожаловать, чтобы оставить сообщение и обменяться под статьей
Полный набор систематизированных учебных пособий по питону, составленный редактором, от самого простого до фреймворка и реальных учебных материалов по проекту, организован и рассылается каждому партнеру, который хочет изучить программирование на питоне или сменить карьеру, или Приглашаются к учебе те, кто учится в колледже и желает улучшить свои способности на работе.
Юбка на пуговицах: 835017344, цель этой группы — общаться только фанаты CSDN.
Интеллектуальная рекомендация
Свойства могут быть рассчитаны автоматически (базовый)
// Вернемся к классическому примеру «имя + фамилия = полное имя», вы можете оглянуться назад: сделать автоматический атрибут fullName доступным для записи и позволить пользователю напрямую.
«Python Great God’s Propamition Road».
Общий гость ： Учитель Чжан，Церковь знаний «Эксплуатация и техническое обслуживание Python» Лектор курса,Старший эксперт по развитию Python. В 6 -летнем опыте разработки Python человек, отвеч.
Насколько пузырька находится под новым розничным воздухом?
Текст | Большая научная техника Gao Qianru редактировать| Sanlu. Number1 Нет времени покинуть беспилотную трансформацию шельфа. В 2016 году М.А. Юн выдвинул новые розничные концепции, и новая роз.
Дизайн Шаблоны-Стратегия
Очень распространенный алгоритм: 1 Что нам делать без этого режима? Например, если есть несколько алгоритмов для членов, v1, v2, v3, просто написать три if в бизнес-классе XxxBiz. Простой, прямой и эф.
Источник: russianblogs.com
Вопрос Помогите оптимизировать код на ПИТОН для ускорения по времени работы
Префиксные суммы в помощь. Один список с числами на четных местах, другой с числами на нечетных местах.
С подсчетом суммы в лоб тебе не поможет никакой c++ или ускорители для python
swastika
swastika
Регистрация 11 Дек 2013 Сообщения 80 Репутация 8 Спасибо 1 Монет 0
Напиши тоже самое на C++
Похожие темы
- WolfCool
- 11 Янв 2023
- Общение Python мододелов
Ответы 4 Просмотры 281
- nuannylayet
- 12 Апр 2023
- Общение Python мододелов
Ответы 4 Просмотры 147
- rufles4
- 3 Янв 2023
- Общение Python мододелов
Ответы 3 Просмотры 301
- цуакуйц
- 6 Май 2023
- Общение Python мододелов
Ответы 3 Просмотры 152
- Russky55
- 29 Авг 2022
- Вопросы по сайтостроению
Ответы 4 Просмотры 390
Поделиться:
- Крипта, интернет, софт
- Сайтостроение
- Оптимизация
- Обратная связь
- Условия и правила
- Политика конфиденциальности
- Помощь
- RSS
На данном сайте используются файлы cookie, чтобы персонализировать контент и сохранить Ваш вход в систему, если Вы зарегистрируетесь.
Продолжая использовать этот сайт, Вы соглашаетесь на использование наших файлов cookie.
Источник: 4cht.com