及时删除无用的模块，不要引入无用的文件，使用 treeshaking 尽量减少包体。也可以利用 splitchunks 将包文件切割，有效率利用缓存。
在使用PyTorch进行多进程训练时，有时会遇到程序卡死的问题。本文将介绍可能导致torch多进程卡死的原因以及如何解决这个问题。
云哥前期从以下九个方面讨论了加速Python的具体方法，一共24个，每个都带有优化前后的对比，非常实用。
随着计算机技术的发展，诸如GPU和超算平台等越来越发达，这些技术的本质其实并没有带来算法上的革新，之所以能够提升计算的速度和规模，很大程度上是因为分布式和并行计算的优势。这里我们介绍一个简单的python自带的多进程的代码实现，使用的是concurrent这个工具，同时我们也会介绍如何更好的配置多进程的资源。
Ebay作为全球最大的电子商务平台之一，其商家信息包含丰富的市场洞察。然而，要高效获取这些信息，就需要利用先进的技术手段。本文将深入探讨如何通过并发加速技术，实现Ebay商家信息多进程爬虫的最佳实践方法，并附带详细的实现代码过程。
我们在日常使用Python进行各种数据计算处理任务时，若想要获得明显的计算加速效果，最简单明了的方式就是想办法将默认运行在单个进程上的任务，扩展到使用多进程或多线程的方式执行。
随着项目越来越复杂，可能你们会有同样的感触，上了趟厕所回来，项目还没构建完成。然而测试还一直在催命。或许这时候你就应该去考虑下，如何去优化我们的构建速度。
用Python跑有大量数据的任务的时候，启用多进程加速效果明显。但因为我之前在使用Python的多进程库时总遇到卡住的问题，后来对这块避而远之，总是用别的方法来加速。最近发现OpenMMLab的一些库提供了多进程并行的函数功能，简单好用。比如一个简单的toy例子，OpenCV读图像，resize然后保存，在8个CPU核的 Mac 上，加速比能达到3.4倍(45ms vs 13ms)，也就是以前要跑3个多小时的任务，现在1个小时就能搞定，省了不少时间，更多实际例子也证明了这个函数的加速效果，还是挺实用的。这里写个教程，希望也能方便到别的有同样需要的人，当然同类型的库应该也有很多，这里只是取一瓢饮。
一，分析代码运行时间 第1式，测算代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第2式，测算代码多次运行平均时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第3式，按调用函数分析代码运行时间
專 欄 ❈Pytlab，Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化 算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。 blog：http://ipytlab.com github：https://github.com/PytLab ❈— 前言 并行计算是使用并行计算机来减少单个计算问题所需要的时间，我们可以通过利用编程语言显
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各位大佬们我又回来了，今天我们来聊聊如何通过多进程和协程来优化Python爬虫的性能，让我们的爬虫程序6到飞起！我将会提供一些实用的解决方案，让你的爬虫速度提升到新的高度！
所有框架类的 js 和 css 一律不用本地的，使用 bootcdn 上的链接，自己修改后的库可以买 oss、cdn 等加速了。
Python Tricks Author：梁云 转自：Python与算法之美 一，分析代码运行时间 第1式，测算代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第2式，测算代码多次运行平均时
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你想更深入了解学习Python知识体系，你可以看一下我们花费了一个多月整理了上百小时的几百个知识点体系内容：
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本地大量长图，要发送给别人，所以要对图片进行裁剪+转换pdf+压缩 1 import zipfile 2 import os 3 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor 4 from reportlab.lib.pagesizes import A4, landscape 5 from reportlab.pdfgen import canvas 6 from PIL import Image 7 import time
用一个shell脚本遍历需要拉取的机器和需要拉取天数的日志(两者可配置)，通过scp命令将应用服务器上的日志拉取到日志服务器上，然后压缩存盘。再将过期的日期删除
Python 自带的多进程库 multiprocessing 可实现多进程。我想用这些短例子示范如何优雅地用多线程。中文网络上，有些人只是翻译了旧版的 Python 官网的多进程文档。而我这篇文章会额外讲一讲下方加粗部分的内容。
一，分析代码运行时间 第1式，测算代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第2式，测算代码多次运行平均 时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第3式，按调用函数分析代码运行时
在上一篇《Webpack 性能系列一: 使用 Cache 提升构建性能》中，我们讨论了 Webpack 语境下如何应用各种缓存措施提升构建性能，接下来我们继续聊聊 Webpack 中一些行之有效的并行计算方案。缓存的本质是首轮计算后将结果保存下来，下次直接复用计算结果而跳过计算过程；并行的本质则是在同一时间内并发执行多个运算，提升单位时间计算效率，两者都是计算机科学常见的提升性能优化手段。
最近工作中用到了 Claude2.0 的频率比较高，想着可以把这些问题记录沉淀下来，但是标题开始没想好叫什么，后来觉得也直接问 Claude 就好，就有了上面的标题。上面图片也是由 AI 生成的但是由讯飞星火大模型生成的。
之前一直都用python的多线程库(比如threading)来写一些并发的代码，后来发现其实用这个方法写的程序其实并不是真正的并行(parrallel)计算，而只是利用单个CPU进行的并发(concurrency)计算。因此，多线程也仅仅只在处理一些被频繁阻塞的程序时才会有效率上的提升，比如网络爬虫里等待http返回等；而在CPU使用密集的程序里使用多线程反而会造成效率的下降。那么为什么python不把threading库设计成并发的线程呢？这是因为python本身有一个全局翻译锁，叫GIL(Global Interpreter Lock)，这个锁的目的是让当前的python解释器在同一时间只能执行一条语句，从而保证程序的正确运行，这也就导致了一个python解释器只能并发处理而不能并行处理。那么，如果想并行的执行代码，显然需要开启多个python解释器，这也就不是多线程，而是多进程了，因此python在多线程库里并不支持多核处理，而是在多进程库(multiprocessing)里支持多核处理。
Python是生物信息学应用中的常用编程语言，在2019年11月TIOBE 编程语言排行榜中排名第3，仅次于Java语言、C语言。
在调试视觉代码时, 基本就是和多维数组打交道, 多维数组有很多的属性，打印起来比较麻烦。 boxx.loga 可以一次性展现出一个数组的大多数属性。
專 欄 ❈PytLab，Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化 算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。 blog：http://ipytlab.com github：https://github.com/PytLab ❈ 前言 本文中作者使用MPI的Python接口mpi4py来将自己的遗传算法框架GAFT进行多
这里分享给大家一篇文章，文章里面列举了一些方法来将我们的 Python 代码提速，大家试试看。
怎么解决高并发大流量问题？下面本篇文章就来给大家分享下高并发大流量 web 解决思路及方案，希望对大家有所帮助！
线程和进程是计算机任务处理中的两个概念，一个进程相当于计算机处理的一个任务，一个任务可以找通过多种方式或者找多个不同的人去执行，每一个人或者每一种方式就是一种线程。
此文章是我最近在看的【WebKit 技术内幕】一书的一些理解和做的笔记。 而【WebKit 技术内幕】是基于 WebKit 的 Chromium 项目的讲解。
影响前端发布速度的有两个方面，一个是构建，一个就是压缩，把这两个东西优化起来，可以减少很多发布的时间。
上一篇中，主要介绍了使用foreach包来在R语言环境中实现任务的并行处理，其实在R语言中还有另外一个多进程包同样可以完成多进程任务，那就是parallel包，其语法与R语言内置的apply组函数以及plyr包内的_pply组函数一致。 library("parallel") detectCores() #计算计算机核心数： detectCores(logical=F) #获取实际物理核心数 以下可以通过这两个包来对比一下，同样的代码环境下，两者之间的性能如何。 library("h
多线程、多进程与协程是Python中实现并发编程的三种主要手段，分别适用于不同的应用场景。在技术面试中，对这三种并发模型的理解与应用能力是评价候选者系统设计、性能优化与问题解决能力的重要指标。本篇博客将深入浅出地解析Python多线程、多进程与协程的概念、面试中常见的问题、易错点以及应对策略，并通过代码示例，助您在面试中从容应对相关挑战。
MMKV 开源当日即登Github Trending日榜，三日后荣登周榜。MMKV 在腾讯内部开源半年，得到公司内部团队的广泛应用和一致好评。 MMKV 是基于 mmap 内存映射的移动端通用 key-value 组件，底层序列化/反序列化使用 protobuf 实现，性能高，稳定性强。从 2015 年中至今，在 iOS 微信上使用已有近 3 年，其性能和稳定性经过了时间的验证。近期已移植到 Android 平台，移动端全平台通用，并全部在 Github 上开源。 MMKV 源起 在微信客户端的日常运营
大家好，非常感谢大家的加入。我是马克，在推理和PyTorch方面有着丰富的经验。今天我想和大家谈谈一种让你的模型快速投入生产的方法。训练模型的过程非常艰难，你需要花费大量时间和计算资源。但是推理问题似乎相对简单一些。基本上，你只需要将模型在一个批次上运行即可。这就是推理过程所需要的。然而，如果你更接近真实的场景，可能需要进行一些额外的步骤。比如，你不能每次推理都重新加载模型，而且你可能需要设置一个HTTP服务器，并对其进行推理。然后你需要加载模型权重和相关数据，对于大型模型，这可能需要很长时间。此外，用户不会发送张量给你，他们可能发送文本或图像，所以你可能需要对这些输入进行预处理。然后你就可以运行推理了。
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Hi，大家好！今天我要与大家分享一些关于Python代码的使用技巧，帮助你们打造高效的HTTP代理产品。Python是一种强大而多功能的编程语言，掌握一些优质的代码技巧将帮助你在开发过程中更加高效和专业。
多路-指的是多个socket连接，复用-指的是复用一个线程。多路复用主要有三种技术：select，poll，epoll。epoll是最新的也是目前最好的多路复用技术。
apply函数是`pandas`里面所有函数中自由度最高的函数。使用时，通常放入一个lambda函数表达式、或一个函数作为操作运算，官方上给出DataFrame的apply()用法：
1. 背景 在日常的项目中，常常需要在用户侧记录一些关键的行为，以日志的形式存储在用户本地，对日志进行定期上报。这样能够在用户反馈问题时，准确及时的对问题进行定位。 为了保证日志信息传输的安全、缩小日志文件的体积，在实际的日志上传过程中会对日志进行加密和压缩，最后上传由若干个加密文件组成的一个压缩包。 为了更清晰的查看用户的日志信息。需要搭建一个用户日志管理系统，在管理系统中可以清晰的查看用户的日志信息。但是用户上传的都是经过加密和压缩过的文件，所以就需要在用户上传日志后，实时的对用户上传的日志
本文是笔者对Mario Kosaka写的inside look at modern web browser系列文章的翻译。这里的翻译不是指直译，而是结合个人的理解将作者想表达的意思表达出来，而且会尽量补充一些相关的内容来帮助大家更好地理解。
这一博客系列由四部分组成，将从高级体系结构到渲染流程的细节来窥探 Chrome 浏览器的内部。如果你曾对浏览器是如何将代码转化为具有功能的网站，或者你并不确定为何建议使用某一技术来提升性能，那么本系列就是为你准备的。
本文主要是为了加快数据抓取任务，考虑使用多进程、多线程、异步原理，相关概念可以参考 https://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/0013868322563729e03f6905ea94f0195528e3647887415000
web资源防盗链 盗链是什么？ 为什么要防？ 在自己页面上显示一些不是自己服务器的资源（图片、音频、视频、css、js等） 由于别人盗链你的资源会加重你的服务器负担，所以我们需要防止 可能会影响统计 防盗链是什么？ 有哪几种方式？ 防止别人通过一些技术手段绕过本站的资源展示页，盗用本站资源，让绕开本站资源展示页面的资源链接失效 大大减轻服务器压力 1、Referer (易伪造referer,安全性低) 2、加密签名 （安全性高） 防盗链的工作原理 通过Referer，服务器可以检测到访问目标资
webpack 打包优化并没有什么固定的模式，一般我们常见的优化就是拆包、分块、压缩等，并不是对每一个项目都适用，针对于特定项目，需要不断调试不断优化。
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