让你编写的控件库在 XAML 中有一个统一的漂亮的命名空间（xmlns）和命名空间前缀 发布于 2018-05-22 13:21...更新于 2018-09-01 00:04 在 WPF XAML 中使用自己定义的控件时，想必大家都能在 XAML 中编写出这个控件的命名空间了。...如果控件能够有一个漂亮的命名空间和命名空间前缀呢？——好吧，还是写不出来，不过，至少漂亮些。本文将指导你自定义在 XAML 中使用的命名空间。 ---- 达到什么样的效果？...这时，如果没有这样的命名空间定义，那就意味着使用你的库的大量开发者需要手工修改 XAML 中的命名空间前缀定义。而使用了这样的命名空间定义的方法后，开发者只需要重新编译一遍即可。...如果你用工具（例如 ReSharper）自动生成命名空间前缀时，才会使用这样默认的命名空间前缀，否则，你随便填。 还有什么更高级的玩法吗？
选自Medium 作者：Thomas Wolf 机器之心编译 参与：乾树、刘晓坤 Cython 是一个工具包，可以使你在 Python 中编译 C 语言，这就是为什么 numpy 和 pandas 很快的原因...如果在执行 Cython 单元时遇到编译错误，请务必检查 Jupyter 终端输出以查看完整的信息。...你可以在 Cython 程序中使用三种类型的函数： Python 函数，用常用的关键字 def 定义。它们可作为输入和输出的 Python 对象。...这些函数不能从 Python 空间访问（即 Python 解释器和其他可导入 Cython 模块的纯 Python 模块），但可以由其他 Cython 模块导入。...用 cpdef 关键字定义的 Cython 函数就像 cdef 定义的 Cython 函数一样，但它们也提供了一个 Python 封装器，因此可以从 Python 空间（以 Python 对象作为输入和输出
来源：机器之心 ID：almosthuman2014 Cython 是一个工具包，可以使你在 Python 中编译 C 语言，这就是为什么 numpy 和 pandas 很快的原因，Cython 就是...如果在执行 Cython 单元时遇到编译错误，请务必检查 Jupyter 终端输出以查看完整的信息。...你可以在 Cython 程序中使用三种类型的函数： Python 函数，用常用的关键字 def 定义。它们可作为输入和输出的 Python 对象。...这些函数不能从 Python 空间访问（即 Python 解释器和其他可导入 Cython 模块的纯 Python 模块），但可以由其他 Cython 模块导入。...用 cpdef 关键字定义的 Cython 函数就像 cdef 定义的 Cython 函数一样，但它们也提供了一个 Python 封装器，因此可以从 Python 空间（以 Python 对象作为输入和输出
Cython 语言是 Python 的一个超集，它包含有两种类型的对象： Python 对象就是我们在常规 Python 中使用到的那些对象，诸如数值、字符串、列表和类实例等等 Cython C 对象就是那些...C 和 C++ 对象，诸如双精度、整型、浮点数、结构和向量，它们能够由 Cython 在超级高效的低级语言代码中进行编译 该循环只要采用 Cython 进行复现就能获得更高的执行速度，不过在 Cython...当不再需要使用 Pool 中的对象时，它将自动释放该对象所占用的内存空间。...你可以在 Cython 程序中使用三种类型的函数： Python 函数由 def 关键字定义，它的输入和输出都是 Python 对象。...在函数内可以使用 Python 和 C/C++ 对象，并且能够调用 Cython 和 Python 函数。
原理在于Numpy数组了解值的类型，因此它推动这些循环分解成编译代码，当中类型推断不需要进行多次，而只需进行一次。 因此每次你想进行快速numerical和Python，考虑一下向量化。...如果你在磁盘上有数据 想把数据载入Python空间，那么pandas是不二之选。 Numpy中还有loadtxt以及genfromtxt，有人用过genfromtxt吗?那太可怕了，你绝对不会想用。...将Python代码编译成LLVM字节码，运行的非常快而且是真正无缝隙的。当你在写一个算法，当中有for循环。我说过for循环不太好，你应该尽可能用Numpy。但有一些算法没办法简单的转换矢量化代码。...这里有个例子，我们拿出相同的fib函数2.73毫秒。如果我们在Cython中运行，当中的％可以在Jupyter notebook中进行。你会得到约10％的加速，这稍微快一些。...它所做的是把Python代码编译到C语言代码中，然后运行C语言代码，而不是Python代码。 但要真正获得Cython的优势，你需要做的是增加些类型。
Cython 语言是 Python 的一个超集，它包含有两种类型的对象： Python 对象就是我们在常规 Python 中使用到的那些对象，诸如数值、字符串、列表和类实例等等。...Cython C 对象就是那些 C 和 C++ 对象，诸如双精度、整型、浮点数、结构和向量，它们能够由 Cython 在超级高效的低级语言代码中进行编译。...Cython中的类型 使用Cython时，变量和函数有两组不同的类型。...对代码本身的惟一更改是，我们已经声明了每个变量和函数的类型。...另外看看我们的循环变量 i 是如何具有类型的。你需要为函数中的所有变量设置类型，以便C编译器知道使用哪种类型！
这种必须将几乎所有功能模块明确地导入命名空间的模式在 Python 中相当重要，且基本命名空间中可用的内置函数列表非常有限。...许多用过 R 或 Matlab 的开发者会在刚接触时感到恼火，因为这两个包的全局命名空间包含数百甚至上千的内置函数。...因为在标准测试时，和 C 或 Java 这样的编译语言相比，Python 通常会卡顿。...但这不意味着你必须使用内置 sum 函数作为 Python 中的性能上限！由于 Python 没有针对涉及大型输入的数值运算进行优化，因此内置方法在加和大型列表时是表现次优。...假设我们不是花时间重构我们朴素的、缓慢的实现，而是简单地在我们的函数上加一个修饰器去告诉 numba 库我们要在第一次调用它时将函数编译为 C。
许多编程语言（例如 C）具有静态类型，这意味着我们必须告诉 C 变量的类型，函数参数和返回值类型。 另一个区别是 C 是一种编译语言，而 Python 是一种解释语言。...显然，我们需要一个 C 编译器来编译生成的 C 代码。 在某些操作系统（例如 Linux）上，编译器将已经存在。 在本秘籍中，我们将假定您已经安装了编译器。...Cython 是一种编译语言，因此我们需要编译代码。 我们编写了一个包含Hello World代码的.pyx文件和一个用于生成和构建 C 代码的setup.py文件。...请记住，NumPy log()函数也可以与数组一起使用。 我们将计算股票价格的所谓对数回报。 操作步骤 我们首先编写一些 Cython 代码： 首先，从libc命名空间导入 C 的log()函数。...您可能还记得，在本秘籍中，我们使用在 Cython 中可选的类型。 从理论上讲，声明静态类型应加快速度。
const成员变量，引用成员变量，没有默认构造的类类型变量，必须在初始化列表位置进行初始化，否则会编译报错。 先说const成员变量和引用成员变量为什么必须在初始化列表进行初始化。...{} 所以当类类型变量有默认构造函数时，在初始化列表可写可不写，没有默认构造函数时，必须在初始化列表进行初始化。...初始化列表中按照成员变量在类中声明顺序进行初始化，先声明先初始化，跟成员在初始化列表出现的先后顺序无关。建议声明顺序和初始化列表顺序保持一致。...我们之前说过类型转换会产生一个临时对象。 但是编译器遇到连续构造+拷贝构造时，会优化为直接构造。 再拿栈的Push举例。...有名对象的生命周期当前这个作用域。 7.对象拷贝时的编译器优化 • 现代编译器会为了尽可能提高程序的效率，在不影响正确性的情况下会尽可能减少一些传参和传参过程中可以省略的拷贝。
Python在数据科学和AI中占据主导地位 比R更具有通用性和实用性 比Java和C ++更有生产力和灵活性 比Ruby和JavaScript拥有更好的生态系统 Python是一个很全面的语言，尤其对于数据科学...来源：为什么Python在机器学习中如此受欢迎？（Quora） ? 执行Python的一般方法 实现它。 使它更快。 我们可以在这里使用PyPy吗？ 更多核心 糟糕，为什么不起作用？ ?...写出简单，易理解，以及近似最优的解决方案。 修复编译器错误。 思考为什么没有更多的文档。 思考人生。 终于，获得结果。 ? ? 使用Cython。...进一步了解Cython Cython-CUDA可以很好用 库可以拥有很好的Cython API 可以更容易地编译独立的库或应用 ? “但是为什么不使用JIT编译？”...优势来自决策 这是“感觉很难”的部分——但没有它你没法得到好的解决方案 如果您对数据结构进行优化，那JIT也无法帮你 ? 我能从慢的代码调用快速库吗？ 可以（大部分情况）。但需要更快时，你要怎么办？
零基础小白到大神之路，欢迎加群 四八七八七五零零四，群里有免费C++课程，还有大量干货哦 在Mac OS X 下的编译命令同上 产生可执行文件后，直接运行，结果为输出 Python库函数PyRun_SimpleString...Python的类型与C语言类型可以相互转换。Python类型XXX转换为C语言类型YYY要使用PyXXXAsYYY函数；C类型YYY转换为Python类型XXX要使用PyXXXFromYYY函数。...接下来编译 great_module.pyx 编译命令和第一部分相同： 在Windows下编译命令为 在Visual Studio命令提示符下编译： 会得到一个dllmain.dll。...我们在Excel里面使用它，没错，传说中的Excel与Python混合编程： 参考资料：Cython的官方文档，质量非常高： 接下来使用SWIG将这个配置文件编译为所谓Python Module...如果打算快速完成任务，Cython（C/C++调用Python）和SWIG（Python调用C/C++）是很不错的选择。
另外一方面，Cython也带来了一些扩展，使得你可以通过添加静态类型声明，将原本的python代码的性能逼近纯C语言的性能。...但是上面的代码直接使用Cython生成二进制动态链接库依旧非常慢，需要使用Cython的语法进行改写。文件命名为xxx.pyx即可。...import setup from Cython.Build import cythonize setup( # module_list是你需要编译为二进制的模块列表，language_level...(需要注意的是，生成的动态链接库应该符合Linux下动态链接库的命名规则，因此你需要给文件重命名。...，因此需要-I指定其标准搜索路径为/usr/include/python3.8；其它参数意义可以参考动态链接库和GCC编译器基本使用方法 总结 本文最主要的目的是提供一个加密python代码的手段，关于使用
设置 Cython Cython 是一个将类型定义的 Python 代码转换为 C 代码的编译器，该代码仍在 Python 环境中运行。...众所周知，Python 是一种解释性和动态语言，这意味着您无需在使用变量之前声明变量。 这意味着在函数调用开始时，Python 解释器无法确定n将保留的值的类型。...当您使用某个整数值调用函数时，Python 会通过名为装箱和拆箱的过程自动为您进行类型推断。 在 Python 中，一切都是对象。...同样，在使用 Cython 时，开发人员应考虑在使用静态类型和灵活性之间进行权衡。 使用类型会降低灵活性，有时甚至会降低可读性。 通过删除xrange并改用for循环，可以进一步改进此代码。...对象; 当我们打印销售的shapes时，我们发现数据框中有 384 条记录和 97 列。
安装Cython 为了能够使用Cython，您需要一个C编译器。因此，安装过程会根据您当前的操作系统而有所不同。对于Linux，通常存在GNUC编译器(gncc)。...通常，有两种类型的Magic命令: 行magic由单个“%”表示，并且只在一行输入进行操作 单元格magic由两个“%”表示，并在多行输入上操作。...如您所见，找到序列中的第39个数字花费了13.3秒。这里的wall time是指从函数调用开始到结束所花费的总时间。 让我们在Cython中定义相同的函数。 ? 这是怎么回事？...正如您所看到的，通过在magic命令后面添加’ -a ‘，我们收到了一些注释，这些注释向我们展示了代码中有多少Python交互。这里的目标是去掉所有的黄线，让它们有一个白色的背景。...结论 如果您有时遇到不得不等待太长时间才能执行python代码的问题，那么cython提供了一种非常灵活的集成和高效的方法来加速代码的执行。
Python 中的变量以名字命名。 Python 中变量类型包括数字，字符串，集合，列表，元组和字典，这些都是标准的数据类型。...Python 内部会将模块文件编译为二进制再运行模块的代码 如果想导入模块中的所有对象，可以这样： ? 如果模块中包含的函数或对象命名为 my_object，那么你可以将其打印出来，如下所示。 ?...如果你想调用父类函数，可以这样： ? 18 垃圾收集——内存管理 Python 中的所有对象都存储在一个堆积空间 (heap space)，而 Python 解释器可以访问此空间。...如果对象的计数为0，则取消对象的空间分配。 循环引用：这种机制关注的是循环引用：当取消分配 (deallocation) 的数目大于阈值时，仅取消对象所在的内存空间分配。...Python 和 R 语言能合并吗 R 语言中有着大量丰富的统计库，可以使用 Rpy2 python 包或在 Juputer 中使用 beaker 笔记本或 IR 内核，在 Python 中执行 R 代码
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