代码优化的前提是需要了解性能瓶颈在什么地方,程序运行的主要时间是消耗在哪里,对于比较复杂的代码可以借助一些工具来定位,python 内置了丰富的性能分析工具,如 profile, cProfile 与 hotshot 等。其中 Profiler 是 python 自带的一组程序,能够描述程序运行时候的性能,并提供各种统计帮助用户定位程序的性能瓶颈。Python 标准模块提供三种 profilers:cProfile, profile 以及 hotshot。
在这篇文章中,我们想展示一些不同于流行的东西。这些都是深夜浏览GitHub的感悟,以及同事们分享的压箱底东西。这些软件包中的一些是非常独特的,使用起来很有趣的Python包。
这是一篇长篇阔论的文章,是关于我使用 SaaS 来运行设置的详细介绍,文章会涉及到多方面的内容,包括负载均衡、cron 作业监控、订阅和支付等等。
包管理 管理包和依赖的工具。 pip – Python 包和依赖关系管理工具。 pip-tools – 保证 Python 包依赖关系更新的一组工具。 conda – 跨平台,Python 二进制包管理工具。 Curdling – 管理 Python 包的命令行工具。 wheel – Python 分发的新标准,意在取代 eggs。 文本处理 用于解析和操作文本的库。 通用 chardet – 字符编码检测器,兼容 Python2 和 Python3。 difflib – (Python 标准库)帮助我们进
摘要:本文通过一个简单的实例一步一步引导读者对其进行全方位的性能优化。以下是译文。
Python 生态,向来以各种类库齐全而闻名,这也是这门语言如此受欢迎的重要原因。今天萝卜哥就给大家分享一下这几天的战果,宵衣旰食,不眠不休的整理了近千个 Python 库,收藏的同时,给个在看不为过吧!
链接:http://www.zhihu.com/question/24590883/answer/92420471
用来访问第三方 API的库。 参见: List of Python API Wrappers and Libraries。
Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 镜像工具。
GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列的资源整理,资源非常丰富,涉及面非常广。awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表,内容包括:Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。 版权是 https://github.com/jobbole/awesome-python-cn ---- 具体内容 环境管理 管理 Python 版本和环境的工具 p:非常简单的交互式 p
申明:感谢原作者的整理与分享,本篇文章分享自:https://www.jianshu.com/p/9c6ae64a1bd7 GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列的资源整理,资源非常
我想很多程序员应该记得 GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列的资源整理。awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表,内容包括:Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。由伯乐在线持续更新。
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在Github上有个awesome-python这么个项目,能获得110k stars只能说知道的人太少了
awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表,内容包括:Web 框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。由「开源前哨」和「Python开发者」微信公号团队维护更新。
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