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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

Python中典型内建函数的用法

abs(x) 返回变量x的绝对值;如果x为复数,则返回其模值。 all(x) 如果x中的值都是真或者x为空,则返回真;反之返回假。 any(x) 如果x中存在一个变量的值为真,则返回真;反之返回假。 ascii(x) 返回x的字符串形式。如果x不能有ASCII编码(例如中文),则以字符串形式返回其编码。 print(ascii('中文'))#'\u4e2d\u6587' print('\u6587')# 文 bin(x) 返回整数x的二进制形式。另外,可修改x所在类的__index__()和__int__()方法来调整其返回值。 bool(x) 返回x的布尔值。当x为0, False, None, 空时返回假,其余返回真。另外可以通过修改x所在类的__bool__()方法来调整x的bool值。 bytearray() 返回一个可变的字节数组。 pr

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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