sum = computeSum(size)main() 8.代码优化原则 上文已经介绍了许多加速Python代码的技术。在编写代码的过程中,我们需要了解代码优化的一些基本原理,这可是“实用知识”。 第一个基本原则就是不要过早优化代码。 许多人一开始编写代码时就致力于性能优化,“加快正确程序的速度要比确保快速程序的正确运作容易得多。”...
(4)使用命令:python -m line_profiler xxxxx.py.lprof 查看lprof文件; 二、基于ctypes的性能优化 1、作用:ctypes用来为python提供C的接口,可以将C++实现的模块编译为.dll或.so,然后在python中调用对应dll中的模块名从而进行加速; 2、例程(目的是将cv2.imread()读取过程放在C++实现): (1)C++中的代码: #includ...
2、火焰图看到还有挺多细节可以优化,可以替换请求数据的外部接口,比如再优化彻底 GetAttr 相关的逻辑; 3、更极端就是直接 Python 转 GO; 但是这些优化已经不是那么迫切了,因为这个 1.47s 是比较大型项目的优化结果了,绝大部分的项目其实不到 1s 就能返回。 再优化可能付出更大成本,而结果可能也只是从 500ms 到 ...
那么大概可以知道优化的大方向是在后端接口处理上面,后端代码是 Python + Flask 实现的,先不盲猜,直接上 Profile: 第一波优化:功能交互重新设计 说实话看到这段代码是绝望的:完全看不出什么?只是看到很多 gevent 和 Threading,因为太多协程或者线程? 这时候一定要结合代码来分析(为了简短篇幅,参数部分用 “...”...
本文我总结了一些行之有效的,优化接口性能的办法,给有需要的朋友一个参考。 1.索引 接口性能优化大家第一个想到的可能是:优化索引。 没错,优化索引的成本是最小的。 你通过查看线上日志或者监控报告,查到某个接口用到的某条sql语句耗时比较长。 这时你可能会有下面这些疑问: ...
python仅作为一个接口胶水,下层和其他高性能语言进行交互. 不论何种情况, 第一步应该是在算法上进行优化, 然后考虑以下两个途径: 使用高性能python解释器: pypy 借助工具或者手动将 hot spot 重构为高效的语言 最后本文主要关注的是python在科学计算, 数据可视化等计算密集场景下的性能优化, 将从性能评估, 程序优化...
hello()会首先打印出Hello world!,然后,yield from语法可以让我们方便地调用另一个generator。由于asyncio.sleep()也是一个coroutine,所以线程不会等待asyncio.sleep(),而是直接中断并执行下一个消息循环。当asyncio.sleep()返回时,线程就可以从yield from拿到返回值(此处是None),然后接着执行下一行语句。
那么大概可以知道优化的大方向是在后端接口处理上面,后端代码是 Python + Flask 实现的,先不盲猜,直接上 Profile: 第一波优化:功能交互重新设计 说实话看到这段代码是绝望的:完全看不出什么?只是看到很多 gevent 和 Threading,因为太多协程或者线程? 这时候一定要结合代码来分析(为了简短篇幅,参数部分用 “...”...
在进行性能优化之前,首先需要对代码进行性能分析,找到性能瓶颈;Python提供了多种性能分析工具和方法,包括cProfile、line_profiler、memory_profiler和timeit。 使用cProfile进行性能分析 cProfile是Python内置的性能分析工具,可以用于分析函数的执行时间和调用频率: ...