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初探Anaconda——最省心的Python版本和第三方库管理

说起Python入门第一步,很多人会说是Hello World。殊不知挡在众多小白同学面前的一座大山便是安装Python。安装Python有什么难的,可要真从2.x和3.x之争说起,夹杂着诸如Windows下如何安装lxml库,如何管理Python 2.x和Python 3.x之类的问题,工作量其实还是不小的。说起来我也是2、3混用了很久,初学时很长一段时间都停留在自带的idle编辑器,中间也因为编码问题专门转到过Ubuntu上去。现在的日常是本地Pycharm+远程服务器的Jupter Notebook。 今天写这篇文章,面向的是电脑里连Python都还没装的同学,推荐一种目前就我个人体验来看,最简单舒服省心的Python环境配置。当然了,如果电脑里混装了多版本很头疼,或者还在用idle+cmd进入Python命令行这样反人类的入

Python优化第一步: 性能分析实践

先扔上一句名言来镇楼。 当我们的确是有需要开始真正优化我们的Python程序的时候,我们要做的第一步并不是盲目的去做优化,而是对我们现有的程序进行分析,发现程序的性能瓶颈进而进行针对性的优化。这样才会使我们花时间和精力去做的优化获得最大的效果。 正文 关于性能分析 性能分析就是分析代码和正在使用的资源之间有着怎样的联系,它可以帮助我们分析运行时间从而找到程序运行的瓶颈,也可以帮助我们分析内存的使用防止内存泄漏的发生。 帮助我们进行性能分析的工具便是性能分析器,它主要分为两类: 基于事件的性能分析(event-based profiling) 统计式的性能分析(statistical profiling) 关于性能分析详细的概念参考: 性能分析-维基百科 Python的性能分析器 Python中最常用的性能分析工具主要有:cProfiler, line

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