我在python中从外部设备采样,并将值存储在FIFO队列中。我有一个固定大小的数组,我从一端把新的样本放入队列,然后从另一端把“最老的”值出队(我有这里的术语:https://stackabuse.com/stacks-and-queues-in-python/)。为此,我尝试了不同的实现,每种实现的性能在很大程度上取决于FIFO数组的大小,请参见下面的示例。有没有比我收集的FIFO队列更快的方法?此外,在这些方法中,除了我可以测量给定大小队列的速度之外,是否还有其他我应该关注的问题? import numpy as np
import time
import numba
@numba.
我正在使用Grinder,并且我有一个Python脚本,它执行一些Java API来收集最小、最大、执行次数和总执行次数(后两个用于获得平均执行时间)。这是为每个API (它是一个多维数组)和每个线程完成的。
#Contents of apiTimingsList array: [min, max, number of executions, total execution time]
apiTimingsList = [[9999,0,0,0] for j in range(len(apiList))]
我正在调查一些内存问题,我认为这个数组不断增长的大小可能是一个问题。随着测试的运行,它将
下面是我用python编写的一个简单多处理任务的代码
from multiprocessing import Process
def myfunc(num):
tmp = num * num
print 'squared O/P will be ', tmp
return(tmp)
a = [ i**3 for i in range(5)] ## just defining a list
task = [Process(target = myfunc, args = (i,)) for i in a] ## creating processe
使用Python3.6或更高版本,我希望键入一个函数myfunc,该函数返回MyClass的一个对象。
我怎么能暗示,myqueue是一个由MyClass对象填充的deque?
from collections import deque
global_queue = deque()
class MyClass:
pass
def myfunc(myqueue=global_queue) -> MyClass:
return myqueue.popleft()
for i in range(10):
global_queue.append(MyClass()