标签：Python，Pandas 是否发现pandas库在处理大量数据时速度较慢，并且希望程序运行得更快？当然，有一些使用pandas的最佳实践（如矢量化等）。...本文讨论的内容将代码运行得更快，甚至超过采用最佳实践。 我们需要使用其他数据处理库，以使程序运行得更快。不用担心，这些库都具有与pandas类似的语法，因此学习如何使用也非常容易。...三个比pandas更快的数据分析库 简要介绍以下三个能够快速运行的Python库： 1.polars：一个使用Apache Arrow列格式内存模型在Rust编程语言中实现的快速数据框架库。...从对更大数据集的测试中，还可以看到，在大多数测试中，polars的性能始终优于所有其他库。其中一些亮点包括： 1.读取csv文件时比pandas快约17倍。...2.合并两个数据框架时，比pandas快约10倍。 3.在其他测试中，比pandas快2-3倍。 虽然没有测试这四个库的每个方面，但所测试的操作在数据分析工作中非常常见。
其中，写锁、悲观读锁的语义和 ReadWriteLock 的写锁、读锁的语义非常类似，允许多个线程同时获取悲观读锁，但是只允许一个线程获取写锁，写锁和悲观读锁是互斥的。...StampedLock 提供了读锁和写锁相互转换的功能，使得该类支持更多的应用场景。 之所以性能比 ReentrantReadWriteLock好，其关键就是支持乐观读。...** 注意这里是乐观读，并不是 “乐观读锁”，其实它是无锁的，其实它跟数据库的乐观锁有异曲同工之妙。...如果线程阻塞在 StampedLock 的 readLock() 或者 writeLock() 上时，此时调用该阻塞线程的 interrupt() 方法，会导致 CPU 飙升。...所以，使用 StampedLock 一定不要调用中断操作，如果需要支持中断功能，一定使用可中断的悲观读锁 readLockInterruptibly() 和写锁 writeLockInterruptibly
01 DataFrame介绍 DataFrame是一种不可变的分布式数据集，这种数据集被组织成指定的列，类似于关系数据库中的表。...02 DataFrame的作用 对于Spark来说，引入DataFrame之前，Python的查询速度普遍比使用RDD的Scala查询慢（Scala要慢两倍），通常情况下这种速度的差异来源于Python...具体的时间差异如下图所示： ? 由上图可以看到，使用了DataFrame(DF)之后，Python的性能得到了很大的改进，对于SQL、R、Scala等语言的性能也会有很大的提升。...swimmersJSON.createOrReplaceTempView("swimmersJSON") 04 DataFrame查询 我们可以使用DataFrame的API或者使用DataFrame...Spark API文档： http://spark.apache.org/docs/latest/api/python/
下面代码将自己系统的访问日志和事件告警定时通过Web API提交到其他系统 # -*- coding:utf-8 -*- import schedule import requests import json...from TOOLS import * import time from datetime import datetime,timedelta eventUrl="上报事件API接口" pcLogUrl...schedule.every(10).minutes.do(minuteJob) while True: schedule.run_pending() 同时上面代码使用schedule库来运行定时任务
https://github.com/k-takata/the_silver_searcher-win32 1.下载 release 包 2.安装 git bash 3.把 ag.exe 移动到 git 的...keyword 关键字 ag keyword 2) 在 dir 目录下搜索 keyword 关键字 ag keyword dir/ 3) 在当前所有目录下搜索 keyword 关键字，并显示关键字的前后
伟大的语言，巨大的生态系统，和惊人的性能。 阿里巴巴、Linkedin、Twitter、Amazon等公司80%的后端工作都使用JVM。...这不仅仅是为了JVM的独立或生产力 它是为了惊人的性能和惊人的稳定性 来源： https://www.toutiao.com/a7069215736744509986/?...感谢您对IT大咖说的热心支持！...相关推荐 推荐文章 看大牛是如何一次性把RPC远程过程调用，Dubbo架构进阶给讲清的 Redis 源码分析 I/O 模型详解 Polars：一个正在崛起的新数据框架 金三银四软件测试面试题...整洁架构、DDD 和 CQRS 简介 2022技术趋势预测，Python、Java占主导，Rust、Go增长迅速，元宇宙成为关注焦点 400 行 C 代码实现一个虚拟机 如何通过查询实施数据解放？
在抓取页面的过程中，我们需要模拟浏览器向服务器发出请求，所以需要用到一些python库来实现HTTP请求操作。今天主要和大家分享「requests」和「selenium」两个库的安装。...在安装这两个库之前，我们需要配置开发环境，本文以win7系统为例，具体操作如下。 假如安装后的python3路径为：D:\Program Files\python37。开始菜单——控制面板——系统。...输入python，测试一下能否成功调用Python。如图所示。 ? requests库的安装 安装包下载地址：https://github.com/requests/requests。...在命令行界面中运行如下命令，即可完成requests库的安装。...Selenium库的安装 Selenium是一个自动化测试工具，我们利用它可以驱动浏览器执行特定的动作，如点击、下拉等操作。对于一些JavaScript渲染的页面来说，这种抓取方式非常有效。
相信做过自动化运维的同学都用过REST API接口来完成某些动作。API是一套成熟系统所必需的接口，可以被其他系统或脚本来调用，这也是自动化运维的必修课。...本文主要介绍python中调用REST API的几种方式，下面是python中会用到的库。...urllib2 - httplib2 - pycurl - requests urllib2 - Sample1 import urllib2, urllib github_url = 'https://api.github.com...some test repo'}) r = requests.post(github_url, data, auth=('user', '*****')) print r.json 以上几种方式都可以调用...API来执行动作，但requests这种方式代码最简洁，最清晰，建议采用。
今天介绍一款程序员非常值得关注的一款新的轻量级IDE工具 -- Zed 简而言之， Zed是Visual Studio Code的替代选择。...如果你正在使用Visual Studio Code，使用的也主要是JS/TS, Rust, Python或Go这些语言， 那Zed是你可以考虑的绝佳的替代品。...Zed的官网是：https://zed.dev/ Zed简介 Zed的优势与特点 相比VSC，Zed的最大优势体现在它的性能上。...除了性能这个最大的优势以外， Zed当前还提供了： 整合了AI辅助编程的能力，支持GitHub Copilot以及GPT-3/4等 内置了几个语言的支持，包括JS/TS, Rust, Python以及Go...Zed是由谁开发的 VSC是由微软的团队开发与维护的。而Zed则是由Atom的开发者领导的团队新开发的工具，它是一款由程序员主导的开源的软件，相对更纯粹与可靠。
原来是秒级，到 95% 左右的精度，抓取一个账号的所有特征耗时来到了百秒级； 这种速度是显然难以接受的，于是我做了一个折中的处理，微博文本信息只抓第一页的微博，深度关系网络只抓第一层，且限制 10 个节点...以下是最终模型的一次训练过程中的 ACC、Loss 和 F1 曲线。...新版模型在线地址如下： https://weibo-crawl-visual.buyixiao.xyz/weibo-spammer-evaluator 同时新增了 API 接口调用，接口地址是： https...://api.buyixiao.xyz/weibo/spammer-account-evaluate 使用 Python 调用该接口的 demo 代码如下： test_token = "在此处填入在模型在线地址申请的...token" def test_spammer_evaluate(user_id): resp = requests.get(url=f'https://api.buyixiao.xyz/weibo
本文作者：chenchenliu&winsechang，腾讯 PCG 内容挖掘工程师 TinyBERT 是华为不久前提出的一种蒸馏 BERT 的方法，本文梳理了 TinyBERT 的模型结构，探索了其在不同业务上的表现...由于 student 网络的 embedding 层通常较 teacher 会变小以获得更小的模型和加速，所以 We 是一个 d 0×d 维的可训练的线性变换矩阵，把 student 的 embedding...我们在业务中有试过直接用 hard target loss，效果比使用 teacher student softmax 交叉熵下降 5-6 个点。...因为 softmax 比 one-hot 编码了更多概率分布的信息。...MSE 对极值敏感，收敛的更快，但泛化效果不如前者。 所以总结一下，loss 的计算公式为: 其中， 三、实验 TinyBERT 论文中提出了两阶段学习框架，比较新颖。
相关介绍 Open API OpenApi是业界真正的 api 文档标准，其是由 Swagger 来维护的，并被linux列为api标准，从而成为行业标准。...Swagger swagger 是一个 api 文档维护组织，后来成为了 Open API 标准的主要定义者，现在最新的版本为17年发布的 Swagger3（Open Api3）。...升级到 OpenAPI3（java 中 swagger1.x 对应 OpenAPI2、swagger 2.x对应OpenAPI3）官方文档 3.0 相关特性 支持 Spring 5，Webflux（仅请求映射支持...该组织下的项目支持swagger页面Oauth2登录（Open API3的内容），相较 SpringFox来说，它的支撑时间更长，无疑是更好的选择。...，全是 Api 开头，在培养出使用者依赖注解的习惯后，Swagger 3将注解名称规范化，工程化。
， 4 2月 2021 作者 847954981@qq.com 后端学习 Java的API调用 在页面抓取前，我们在.xml文件中安装库 依赖库安装 com.squareup.okhttp3...的抓取 其次就是代码本体： 我们需要的是API的调用 import java.io.IOException; import okhttp3.Call; import okhttp3.OkHttpClient...; import okhttp3.Request; API调用 public class GetPage { /** * 根据输入的url，读取页面内容并返回 */ public...在执行调用之前，需要实例化一个 Request 对象，作用是定义请求的各种参数，Request request = new Request.Builder().url(url).build(); 然后构建调用对象...call.execute() 就是执行调用的代码。
然后执行：source ~/.profile 测试： from selenium import webdriver browser = webdriver.Chrome() GeckoDriver 的安装...: 在这下载相应的版本：https://github.com/mozilla/geckodriver/releases 解压之后，将可执行文件移动到：/usr/bin 或者配置到环境变量（假设可执行文件放在... 然后执行：source ~/.profile 测试： from selenium import webdriver browser = webdriver.Firefox() PhantomJS 的安装... 然后执行：source ~/.profile 测试： from selenium import webdriver browser = webdriver.PhantomJS() aiohttp 的安装...pip3 install aiohttp 另外官方还推荐安装如下两个库： 一个是字符编码检测库cchardet ， 另一个是加速DNS 的解析库aiodns。
Python的内置库也不错, 但是还有多个更快的JSON库可用: 如何选择使用哪一个呢?...因此，为了帮助你根据需要选择最快的JSON库，我想在这里分享一下我为Python选择一个快速JSON库所经历的过程。...步骤1: 你确实需要一个新的JSON 库吗? 使用JSON并不意味着它就是一个相关的瓶颈。在考虑使用哪个JSON库之前，你需要一些证据来表明Python的内置JSON库确实在特定应用程序中存在问题。...我能得到的最大加速是比原先运行快33%(如果JSON编码时间变为零)，但那是一个足够大的时间块，使用最快的JSON库会让这个时间块减小到最低。...感谢您的阅读，以上就是怎么样为Python选择一个更快的JSON库？你学会了吗？更多有趣有料的Python实战项目尽在马哥教育官网，敬请关注!
本文内容：Python 网页请求：requests库的使用 ---- Python 网页请求：requests库的使用 1.requests库简介 2.requests库方法介绍 3.代码实例 --...-- 1.requests库简介 requests 是 Python 中比较常用的网页请求库，主要用来发送 HTTP 请求，在使用爬虫或测试服务器响应数据时经常会用到，使用起来十分简洁。...requests 为第三方库，需要我们通过pip命令安装： pip install requests ---- 2.requests库方法介绍 下表列出了requests库中的各种请求方法：...put(url, data, args) 发送 PUT 请求到指定 url request(method, url, args) 发送指定的请求方到指定 url 每次调用 requests 请求之后...Found” 或 “OK” request 返回请求此响应的请求对象 status_code 返回 http 的状态码，比如 404 和 200（200 是 OK，404 是 Not Found） text
可以帮助你实现：将自己的API接入到果创云，然后创建子应用给到你的客户或你的开发者进行接口调用，并统计调用次数。平台暂时不支持线上结算，需要自己进行线下接口调用次数的内部结算。...第1步：在果创云上快速接入你的API接口 首先，进入果创云，发布一个新接口。 选中【请求外部接口】，然后填写你原来API接口的地址。...其中，要注意以下代码片段的使用，其目的是：当子应用请求接口并且返回正常时，才会记录调用明细。...id=f1-3、数据库-添加表单数据 $api_bill_list->insert($new_bill); } 第2步：创建一张新表单：调用明细api_bill_list 继续添加一张新表单...API调用明细 表单， 下一步，继续定制统计报表的口径和维度， 最后，生成图表。
技术背景 在前面的几篇博客中我们介绍了在Python中使用Numba来写CUDA程序的一些基本操作和方法，并且展示了GPU加速的实际效果。...在可并行化的算法中，比如计算两个矢量的加和，或者是在分子动力学模拟领域中的查找近邻表等等，都是可以直接并行的算法，而且实现起来难度不大。...而有一种情况是，如果我们要计算的内容的线程之间互相存在依赖，比方说最常见的，计算一个矩阵所有元素的和。 CUDA的atomic运算 正如前面所提到的问题，如何去计算一个矩阵所有元素之和呢？...CUDA实现的简单函数ReducedSum，这个函数中调用了CUDA的atomic.add方法，用这个方法直接替代系统内置的加法，就完成了所有的操作。...我们将这个函数的运行时间去跟np.sum函数做一个对比，结果如下： $ python3 cuda_reduced_sum.py [[0.4359949 0.02592623 0.5496625 .
更快的Python使用代码示例来说明如何书写Python代码能带来更高的性能。本文对代码进行了讲解，从性能和可读性等角度来选择出最适合的写法。 01 — 字符串格式化 ?...- 最差/最优时间比：**1.95** - 使用建议：Python 3.7或以上推荐使用f-string，其他版本推荐使用format方法。...如果使用Python 3.7或优以上版本，可以使用f-string来解决这个问题，f-string的性能比format方法和%操作符的性能都要高，可读性也比+号好。 02 — 字典的初始化 ?...- 说明：Python中初始化集合类型时使用字面量的方式，解释器会直接调用BUILD_MAP等字节码来创建，如果用构造函数的方式来创建，则需要先查询构造方法，再执行构造方法。...使用字面量初始化，Python代码也更简洁。 03 — 内置排序方法 ? - 最差/最优时间比：**1.26** - 使用建议：根据是否需要修改原始值来决定使用哪个方法。
更快的Python使用代码示例来说明如何书写Python代码能带来更高的性能。本文对代码进行了讲解，从性能和可读性等角度来选择出最适合的写法。 11 — 字符串连接 ?...- 说明：当调用len()方法时，系统实际上是调用了对象内置的__len__方法，从这个层面理解，直接调用__len__应该比len()方法更快。...- 说明：对于整数类型，调用魔术方法完成运算的速度远远慢于直接使用运算符，使用运算符时，Python解释器直接调用C实现的operaotr包中的运算方法，所以速度很快；而使用调用魔术方法，在Python...- 说明：对于重载了运算符的对象，没有对应的C实现运算方法，所以直接直接调用魔术方法速度会更快。 16 — 对range结果求和 ? - 最差/最优时间比：2.95 - 使用建议：推荐使用第一种。...首先表达式方法是在字节码层面生成循环的，所以理论上比Python层面生成循环构建字典要快的，那么为什么在小量级的场景下，字节码反倒没有优势呢？
云服务器
ICP备案
云直播
即时通信 IM
实时音视频
