它被设计为pip和pip-tools的直接替代品,不使用缓存时比它们快 8-10 倍。也可通过uv venv用作虚拟环境管理器,比python -m venv快 80 倍,比virtualenv快 7 倍。 解析和安装Trio库的性能对比 2、Rye:愿景延续[4] Rye 是 Flask 作者在去年 4 月发布的 Python 打包和项目管理工具,作者在文章中总结了它已实现...
在Astral,我们为 Python 生态系统构建高性能的开发工具。我们最出名的是Ruff,一个极其快速的 Python linter 和格式化工具。(译注:对 Ruff 的介绍性能最快的代码分析工具,Ruff 正在席卷 Python 圈!) 今天,我们发布了 Astral 工具链中的下一个工具:uv,一个用 Rust 开发的高性能的 Python 包解析器和安装器。 图注...
Rust被设计成一种系统级语言,可以直接与硬件交互,因此它的性能要比Python高。Rust通过所有权和借用机制,避免了常见的内存安全问题,如空悬指针和数据竞争。这种安全性使得Rust更适合开发高性能的系统软件和并发程序。Python的性能通常较低,不能与Rust相媲美,但因为它的易用性和灵活性,适合用于快速开发和脚本编写。 4....
对比CPython PyPy在数据处理中可以提高性能，据说可以提高4倍以上的性能。本实验中也尝试编译PyPy解释器，运行脚本（代码无需修改）。使用pypy解释器，批处理版本，插入1亿行数据只需2.5分钟。性能大概是Cpython的3.5倍，可见传说的4倍性能提高确实是真的，诚不我欺也！。同时，为了测试在纯循环插入中消耗的时间，...
2. 并发性能:Rust具有轻量级线程和无锁编程的支持,使得编写并发程序变得更加容易和高效。其独特的“所有权”和“生命周期”系统使得并发编程更加稳定和灵活。 3. 可嵌入性:Rust可以方便地与其他语言进行集成,尤其是C/C++。它提供了与外部库的无缝互操作性,使得可以利用已有的资源和生态系统。
Python中的异步编程主要依赖于asyncio库。然而,asyncio库本身在性能方面仍然有待提高。我们可以使用Rust的异步特性来实现更高效的异步编程。Rust的异步特性主要依赖于async和await关键字。通过使用Rust的异步特性,我们可以实现在Python脚本中实现高性能的异步编程。
1、Talk Python To Me #439:Pixi 一个高性能的包管理器[29] Pixi 是用 Rust 开发的基于 Conda 的包管理器。 2、Mouse Vs Python #23:与 Charlie Marsh 聊 Ruff Formatter[30] Ruff 是一个用 Rust 编写的 Python linter+formatter,而且两方面都是性能最快的。
1、性能、安全、稳定:性能毋庸置疑,比Python和Golang 快,直追 C/C++; 安全,内存安全机制,减少内存 Bug(微软曾言 70% 的 Bugs,来自于内存滥用); 稳定,永远不会有 2.0 版本,而且有 Mozilla 组织背书,中国科学院软件研究所支持。2、学习曲线陡峭:比Python、Golang 难,“难” 意味着难以替代。至少比 C++ 简单...
性能分析工具初探 该介绍我们的性能分析器朋友了。 Python 有一个内置的性能分析器(),但在这种情况下,它并不是真正适合这项工作的工具: 这将给所有的 Python 代码带来大量的开销,而且对原生代码没有任何影响,因此结果可能会有偏差。 我们将无法看到原生栈帧,也就是说,我们将无法深入观察 Rust 代码。我们将使用(...