有时性能问题和瓶颈可能会严重影响应用程序的可用性。 幸运的是，在大多数情况下，有一些解决方案可以提高Python程序的性能。开发人员可以选择提高其代码速度。...使用Python循环时，特别是在进行大量迭代时，常常会出现性能问题。有许多有用的技巧可以改善代码并使之运行得更快，但这超出了本文的范围。...本文比较了按元素求和两个序列时几种方法的性能： 使用while循环 使用for循环 将for循环用于列表推导 使用第三方库 numpy 但是，性能并不是开发软件时唯一关心的问题。...在这种情况下，它们显示相同的关系，使用时甚至可以提高性能numpy。 嵌套循环 现在让我们比较嵌套的Python循环。 使用纯Python 我们将再次处理两个名为x和y的列表。...结果汇总 下图总结了获得的结果： ? 结论 本文比较了按元素添加两个列表或数组时Python循环的性能。结果表明，列表理解比普通的for循环要快，而while循环则要快。
当需要比较A , B两个文件 , A文件中存在 , 并且把也在B文件中存在的行去除掉 , 可以使用这个awk的用法来 awk '{if(ARGIND==1) {val[$0]}else{if($0...in val) delete val[$0]}}END{for(i in val) print i}' A B 使用awk的同时处理多文件功能,配合数组变量来进行处理 先扫描文件A,把文件A中的每行作为数组的...key放入数组 再扫描文件B,判断B中的每行是否存在于数组中,如果存在就删除这个数组元素 最后统一打印数组中的key
统计机器中网络连接各个状态个数 netstat -a | awk '/^tcp/ {++S[$NF]} END {for(a in S) print a, S[a]}' 一下子不明白$NF是什么意思，去查了下...awk的用法，发现NF表示浏览记录的域的个数 awk ‘{print $1}’打印第一列 awk ‘{print $2}’打印第二列 NF表的是列数 如： a b c d e 那么NF=5 $NF就是表示第五列的值...，就是一行数据最后一列的那个值 $NF就是一行数据最后一列的那个值 netstat -a 最后一列是连接状态 ?...S[LISTEN]默认为0，++S[LISTEN]用来记录出现LISTEN的个数
如果单纯的 MYSQL 也能实现， 不过一堆临时数据这样从 mysql 导来导去还是挺麻烦的，比较理想的选择是本机装个 cygwin 环境，然后可以用 awk 等 shell 工具做即时处理。...本文主要讲述如何在 awk 中实现 SQL 的常用操作，当做个简单的 awk 入门分享。...聊天记录中的订餐信息，包括且限于：菜名、人员姓名、人数 2、支持的功能： 订餐、取消、修改 3、格式： 订餐：“+1 空格 菜名”，如： “+1 鸡腿” // 不含双引号 取消：“-1” 即可...，还可以参考这个例子中的 python 写法： python 数据结构转换,将线性元祖转换成字典树： http://segmentfault.com/q/1010000000415526 t = ( ...推荐阅读： [1] 更快的IP库查找方法以及AWK中的二分查找 http://blogread.cn/it/article/6369?
JSON不管是在Web开发还是服务器开发中是相当常见的数据传输格式，一般情况我们对于JSON解析构造的性能并不需要过于关心，除非是在性能要求比较高的系统。...目前对于Java开源的JSON类库有很多种，下面我们取四个常用的JSON库进行性能测试对比，同时根据测试结果分析如果根据实际应用场景选择最合适的JSON库。...FastJson在复杂类型的Bean转换Json上会出现一些问题，可能会出现引用的类型，导致Json转换出错，需要制定引用。...针对这三种Json处理方案，我们以真实数据进行测试比较：分别使用三种方式进行普通Object类的序列化与反序列化、List类的序列化和反序列化，处理量级分别是10、100、1000和10000的情况下，...比较这些操作的耗时与内存消耗，最终得出结果如下： List反序列化 ?
问题背景在 Python 中，我们可以通过 += 和 = … + 完成累加操作，在实际开发过程中我们一般会优先选择 +=，然而最近在对比 += 和 = … + 的性能时出现了 += 反而更慢的现象。...解决方案为了准确地评估 += 和 = … + 的性能差异，我们编写了一个简单的测试脚本，封装了两个函数并使用 timeit 测试模块来测量它们的执行时间。...("testAccumEqualPlus()", setup="from __main__ import testAccumEqualPlus"))测试结果显示，在我们的测试环境下...两者之间的区别在于，INPLACE_ADD 会直接修改操作数的值，而 BINARY_ADD 则会创建一个新的对象。因此，+= 操作需要花费更多的时间来更新操作数的值。...综合以上分析，我们可以得出结论，在 Python 中，= … + 比 += 的执行速度更快，原因在于 += 使用 INPLACE_ADD 指令，直接修改操作数的值，而 = … + 使用 BINARY_ADD
在 Java 中有多种方法可以比较日期，日期在计算机内部表示为（long型）时间点——自1970年1月1日以来经过的毫秒数。...在Java中，Date是一个对象，包含多个用于比较的方法，任何比较两个日期的方法本质上都会比较日期的时间。...这是对两种原始数据类型的比较，因此可以使用 和 == 来比较。 在比较日期之前，必须使用前面创建的 Date 对象中的数据来创建长整型。...() isAfter() isEqual() compareTo() 在 Java 8 中，可以使用新的 isBefore()、isAfter()、isEqual() 以及 compareTo() 来比较...Date1 is before Date2 总结 本文主要讲解了在 Java 中比较日期的几种常用方法，可以自己实际操作一下。
现在Java中实现并发编程存在多种方式，我们希望了解这么做所带来的性能提升及风险是什么。从经过260多次测试之后拿到的数据来看，还是增加了不少新的见解的，这里我们想和大家分享一下。 ?...当然了，java.util.concurrent包也在不断完善，Java 7中还引入了基于ExecutorService线程池实现的Fork/Join框架。...给一段580万行6GB大小的文本建立索引 在本次测试中我们生成了一个超大的文本文件，并通过相同的方法来建立索引。我们来看下结果如何： ? 单线程执行时间：176，267毫秒，大约3分钟。...测试中我们使用的是公用的线程池。 5. 单线程的性能跟最快的结果相比要慢7.25倍 并发能够提升7.25倍的性能，考虑到机器是8核的，也就是说接近是8倍的提升！还差的那点应该是消耗在线程的开销上了。...并行流的线程处理开销要优于其它实现 这点非常有意思。在本次测试中，我们发现，并行流的16个线程的再次胜出。不止如此，在这次测试中，不管线程数是多少，并行流的表现都是最好的。 4.
Linux中awk工具的使用 目录 awk awk的用法 awk中字符的含义 print 打印 字符匹配 格式化输出 举例 awk awk是一个强大的文本分析工具，相对于grep的查找，sed的编辑，awk...awk是行处理器,相比较屏幕处理的优点，在处理庞大文件时不会出现内存溢出或是处理缓慢的问题，通常用来格式化文本信息 *awk处理过程**:* 依次对每一行进行处理，然后输出 awk的用法 awk 参数.../etc/passwd 文件中包含root行的总数 awk中字符的含义 $0 表示整个当前行 $1 每行第一个字段 NF 字段数量变量 NR 每行的记录号，多文件记录递增...~ 不包含 == 等于，必须全部相等，精确比较 !...打印出/etc/passwd文件中的第5行和第6行 awk -F: 'NR!
-f scripfile or –file scriptfile 从脚本文件中读取awk命令。...这两个功能是Bell实验室版awk的扩展功能，在标准awk中不适用。...-W compact or –compat, -W traditional or –traditional 在兼容模式下运行awk。...-W re-interval or –re-inerval 允许间隔正则表达式的使用，参考(grep中的Posix字符类)，如括号表达式[[:alpha:]]。...用法一： awk ‘{[pattern] action}’ {filenames} # 行匹配语句 awk ” 只能用单引号 实例： # 每行按空格或TAB分割（默认情况），输出文本中的1、
java中的各种锁性能比较及原理 多线程的缘由 进程间的切换耗费的代价太大，因此需要一种花销小，切换快的多任务操作方式。 一个进程中可以同时运行多个线程，彼此之间使用相同的地址空间，共享大部分数据。...synchronized实现的机理依赖于软件层面上的JVM。 在多线程应用程序中使用该关键字，实现方便，后续工作由JVM来完成，可靠性高。...只有在确定锁机制是当前多线程程序的性能瓶颈时，才考虑使用其他机制，如ReentrantLock等 ReentrantLock 可重入锁，顾名思义，这个锁可以被线程多次重复进入进行获取操作。...在并发量较小的多线程应用程序中，ReentrantLock与synchronized性能相差无几，但在高并发量的条件下，synchronized性能会迅速下降几十倍，而ReentrantLock的性能却能依然维持一个水准...但是，在实际复杂的多线程应用程序中，可能存在多个临界资源，这时候我们可以借助Semaphore信号量来完成多个临界资源的访问。
1.awk数组描述 在其他的编程语言中，数组的下标都是从0开始的，也就是说，如果想反向引用数组中 的第一个元素，则需要引用对应的下标[0]，在awk中数组也是通过引用下标的方法，但是在awk中数组的下标是从...1开始的，在其他语言中，你可能会习惯于先“声明”一个数组，在awk中，则不用这样，直接为数组的元素赋值即可(其实如果自己给数组赋值，下标从1或者从0开始那就无所谓了！)...(4 in arr)){print “four not in this arr”}}’ four not in this arr 4.awk数组下标 在awk中数组的下标不仅可以是“数字”，还可以是“任意字符串...”，其实，awk中的数组本来就是“关联数组”，之所以先用数字作为下标举例子是为了方便之前的习惯，能够有个好的过渡，不过，以数字作为数组的下标在某些场景有一定的优势，但是本质上也是“关联数组”，awk默认会把...，我在上面的示例中也写出了一些可以在某种程度上替换awk数组的方式，所以本文不单单是介绍awk数组该如何使用，而是如何在合适的场景，选择出最优的解决方案，快速高效的解决问题。
，安全性和效率较高，使用比较频繁。...JDBC 在性能测试中的应用 数据库性能测试 背景 大多数对数据库的操作都是通过 HTTP、FTP 或其他协议执行的，但是在某些情况下，绕开中间协议直接测试数据库也很有意义。...例如我们希望不触发所有相关查询，而只测试特定 high-value 查询的性能；验证新数据库在高负载下的性能。2.验证某些数据库连接池参数，例如最大连接数 3.节省时间和资源。...同时，PTS 还支持提取 ResultSet 中的数据作为出参，给下游 API 使用；对响应进行断言。 3、压测中监控和压测报告。在压测过程中观察 RDS 实时性能指标。...此外，PTS 还提供清晰完备的压测报告以及采样日志，供用户随时查看。 压测数据构造 背景 在模拟不同用户登录、压测业务参数传递等场景中，需要使用参数功能来实现压测的请求中各种动态操作。
在中文世界里找了一圈, 不太有合适的解释帖子....在第一个链接的问询贴里有这么一句: If you use double quotes the $2 gets replaced by the shell before awk is called....**回到最前面的截图, 在①中, 因为用了双引号, awk后面的$0先被shell解释了(一般专业词汇应该叫展开, extend)....这就是为啥最后awk回没有结果的原因.** 在②中, 因为使用的单引号, $0不会被shell展开, 其含义仍是awk内的含义....如果大家对awk比较感兴趣的话, 有一些awk编程相关的书籍可以查询的. 例如介绍sed和awk的书: 《sed与awk》 或者是 《awk programming》 sed与awk
作者：飞污熊 xncoding.com/2018/01/09/java/jsons.html 本篇通过JMH来测试一下Java中几种常见的JSON解析库的性能。...JSON不管是在Web开发还是服务器开发中是相当常见的数据传输格式，一般情况我们对于JSON解析构造的性能并不需要过于关心，除非是在性能要求比较高的系统。...Jackson社区相对比较活跃，更新速度也比较快， 从Github中的统计来看，Jackson是最流行的json解析器之一，Spring MVC的默认json解析器便是Jackson。...Jackson 运行时占用内存比较低，性能比较好 Jackson 有灵活的 API，可以很容易进行扩展和定制。...json-lib在功能和性能上面都不能满足现在互联网化的需求。 编写性能测试 接下来开始编写这四个库的性能测试代码。
本篇通过JMH来测试一下Java中几种常见的JSON解析库的性能。每次都在网上看到别人说什么某某库性能是如何如何的好，碾压其他的库。但是百闻不如一见，只有自己亲手测试过的才是最值得相信的。...JSON不管是在Web开发还是服务器开发中是相当常见的数据传输格式，一般情况我们对于JSON解析构造的性能并不需要过于关心，除非是在性能要求比较高的系统。...Jackson社区相对比较活跃，更新速度也比较快， 从Github中的统计来看，Jackson是最流行的json解析器之一，Spring MVC的默认json解析器便是Jackson。...Jackson 运行时占用内存比较低，性能比较好 Jackson 有灵活的 API，可以很容易进行扩展和定制。...json-lib在功能和性能上面都不能满足现在互联网化的需求。 编写性能测试 接下来开始编写这四个库的性能测试代码。
作 者：飞污熊 来 源：xncoding.com/2018/01/09/java/jsons.html 本篇通过JMH来测试一下Java中几种常见的JSON解析库的性能。...JSON不管是在Web开发还是服务器开发中是相当常见的数据传输格式，一般情况我们对于JSON解析构造的性能并不需要过于关心，除非是在性能要求比较高的系统。...Jackson社区相对比较活跃，更新速度也比较快， 从Github中的统计来看，Jackson是最流行的json解析器之一，Spring MVC的默认json解析器便是Jackson。...Jackson 运行时占用内存比较低，性能比较好 Jackson 有灵活的 API，可以很容易进行扩展和定制。...json-lib在功能和性能上面都不能满足现在互联网化的需求。 编写性能测试 接下来开始编写这四个库的性能测试代码。
在使用 WCF 时，为了更好地进行调试，我都选择了 HTTP 协议进行数据传输。最近项目对性能要求比较高，所以就换成了使用 TCP 协议。并对二者的性能进行了一个简单的测试。...结论：使用 TCP 连接，可以节省在建立连接时的性能消耗。对于进行大量连接时，相对 HTTP 有比较明显的性能提升。...第二次在本地时，由于进行了数据库访问，同样可能导致数据失真。所以以上结论基于全内存数据，本地环境进行数据传输测试。 之前由于需要也进行过各种性能测试。...经常懒得进行最直接的测试，而是直接使用应用程序中的环境进行测试。由于许多不确定因素：服务器、网络、数据库等，造成了数据经常失真，又不得不排除各种原因，最后还是得使用最直接最纯净的方式来进行数据测试。...以后要做性能测试，就一定要严谨，要在测试前想好纯净的测试用例，编写正式、直接的测试代码，这样其实是最省时的方法。
很多人在选择客户端时，没有什么要求，都是按照前人或者经验主义选择，但是有真的研究他们之间的性能差别，以及是否符合你的项目需要，或者遇到性能瓶颈时，是否了解他们之间的差别。...本文将从2个维度来分析他们的性能，一个是直接使用，另一个是使用orm辅助使用，来对比三个的性能差别。...之前mysqldb只支持python2，后面mysqlclient在mysqldb的基础上fork来支持python3。...，性能是有保障的，connector跟pymysql的就不分上下很接近。...结论 如果是追求极致性能，建议使用mysqlclient，如果想使用ORM，建议使用mysql connector for python， 后面附带源码。
关于sync.pool的使用，我这里先给大家说一下结论： 在高并发或者大量的数据请求的场景中，我们会遇到很多问题。...以上的条件都是在一个gc周期内。 sync.pool其实主要的功能是在一个gc的周期内复用保存在池子里面的变量。 下面我们看一下它们的使用，使用其实也非常简单，一个put，一个get。...p := new(sync.Pool) p.Put("a") fmt.Println(p.Get()) } 下面我们来给一下例子来证明用这个性能好一些。...353 ns/op PASS ok _/F_/WebServer/www/2017/safephp/go/study/middle_high/test 4.830s 压测结果，明显B方法性能好一点...sync.pool在高并发的情况下，优化代码的情况下是一种很好的思路。
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