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Python的3个主要缺点及其解决方案，80%的人都不会

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Python 问世至今已经三十年左右了，但其仅在过去几年人气迅速飙升超过了除 java 和 C 以外的其他语言。总的来说，Python 已经成为教学、学习编程和软件开发的优秀起点，而且其可以成为任何技术栈中有价值的一部分。另外大家要注意：光理论是不够的。这里顺便总大家一套2020最新python入门到高级项目实战视频教程，可以去小编的Python交流.裙：七衣衣九七七巴而五（数字的谐音）转换下可以找到了，还可以跟老司机交流讨教！不幸的是，这样的流行程度也会暴露 Python 的缺点，最显著且众所周知的缺点是这三个：运算性能、打包及可执行程序的生成、项目管理虽然这三个缺点都不是非常致命，但是和其他处于上升通道的语言如 Julia、Nim、Rust 和 Go 相比，Python 的劣势将越来越明显。下面给大家讲讲 Python 程序员面临的这三个缺点，以及 Python 与其第三方工具开发人员提出的解决这些缺点的方法。缺点一：Python 多线程和速度 Python 整体性能缓慢，有限的线程和多处理能力是其未来发展的主要障碍。 Python 长期以来一直重视编程的易用性而不是运行时的速度。当通过使用 C 或 C++ 编写的高速外部库（如 Numpy 和 Numba）在 Python 中完成如此多的性能密集型任务时，你会发现 Python

学习python最离不开的库，你都知道哪个?

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　　python是很多人都喜欢学习的编程语言，语法简单、清晰、优雅、通俗易懂，对初学者非常友好，对于没有任何基础的人想要转行编程，都会选择python。更重要的是python具有丰富的第三方库，python帮助我们完成各种各样的事情。那么你知道python的哪些库呢?一起来看看吧。　　Arrow：Arrow是非常方便和智能的，可以轻松地定位几个小时的时间，轻松转换时区的时间，对于一个小时前，2小时之内这样人性化的信息也能解读。　　Behold：调试程序对于程序员很重要，对于脚本语言，很多人习惯用print进行调试，而对于大项目来说，它远远不够，人人都想要轻松，调试方便，那么Behold是非常合适的选择。　　Click：对于命令行API进行大量封装，你可以轻松开发出属于自己的CLI命令集。终端的颜色，环境变量信息，通过Click都可以轻松进行获取和改变。　　Numba：从事数据方面的工作，Numba是不能缺少的。通过高速C库包装python接口中来工作， Numba无疑是最方便，它允许使用装饰器选择性地加速Python函数。　　Pillow：图像处理，调试画面颜色、饱和度、调整图像尺寸、裁剪图像等，这些都可以通过python来完成，使用的就是Pillow。　　Pygame：专门为了游戏开发推出的python库，你可以轻松的开发出一个游戏，封装了几乎常用游戏框架的所有功能

float16/32/64对神经网络计算的影响

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https://www.maixj.net/ict/float16-32-64-19912 float16/32/64对神经网络计算的影响神经网络的计算，或者说深度学习的计算，全都是浮点数。浮点数的类型分16/32/64（128位的不再考虑范围内，numpy和python最大只到float64），选择哪一种浮点数类型，对神经网络的计算有不同的影响。以下是近期的学习总结：（1）目前业界深度学习的标准是 BF16，一种16位的浮点数，据说Google的TPU已经支持，未来Intel的芯片也会支持；（2）我们在一般计算上的，通过numpy得到的16位浮点数，是FP16，不是BF16 ； FP16是IEEE754-2008的标准；这两个标准，在能够表示的数值的范围上有区别；（3）对于内存的影响：float64占用的内存是float32的两倍，是float16的4倍；比如对于CIFAR10数据集，如果采用float64来表示，需要60000*32*32*3*8/1024**3=1.4G，光把数据集调入内存就需要1.4G；如果采用float32，只需要0.7G，如果采用float16，只需要0.35G左右；占用内存的多少，会对系统运行效率有严重影响；（因此数据集文件都是采用uint8来存在数据，保持文件最小）（4）采用numpy的float16，即FP16，来计算深度学习

numba-safe version of itertools.combinations?

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问题 I have some code which loops through a large set of itertools.combinations , which is now a performance bottleneck. I'm trying to turn to numba 's @jit(nopython=True) to speed it up, but I'm running into some issues. First, it seems numba can't handle itertools.combinations itself, per this small example: import itertools import numpy as np from numba import jit arr = [1, 2, 3] c = 2 @jit(nopython=True) def using_it(arr, c): return itertools.combinations(arr, c) for i in using_it(arr, c):

understanding this race condition in numba parallelization

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问题 There is an example in Numba doc about parallel race condition import numba as nb import numpy as np @nb.njit(parallel=True) def prange_wrong_result(x): n = x.shape[0] y = np.zeros(4) for i in nb.prange(n): y[:]+= x[i] return y I have ran it, and it indeed outputs abnormal result like prange_wrong_result(np.ones(10000)) #array([5264., 5273., 5231., 5234.]) then I tried to change the loop into import numba as nb import numpy as np @nb.njit(parallel=True) def prange_wrong_result(x): n = x.shape

How to efficiently create a tuple of length N with code that will compile with numba?

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问题 I timed two ways to create a tuple of length N. This is very fast: def createTuple(): for _ in range(100000): tuplex = (0,) * 1000 CPU times: user 439 ms, sys: 1.01 ms, total: 440 ms Wall time: 442 ms This is very fast, but doesn't compile with Numba: Invalid use of Function(<built-in function mul>) with argument(s) of type(s): (UniTuple(Literal[int](0) x 1), int64) This is much slower: def createTuple(): for _ in range(100000): tuplex = tuple(0 for _ in range(1000)) %time createTuple() CPU

How to efficiently create a tuple of length N with code that will compile with numba?

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Why Numba doesn't improve this recursive function

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问题 I have an array of true/false values with a very simple structure: # the real array has hundreds of thousands of items positions = np.array([True, False, False, False, True, True, True, True, False, False, False], dtype=np.bool) I want to traverse this array and output the places where changes happen (true becomes false or the contrary). For this purpose, I've put together two different approaches: a recursive binary search (see if all values are the same, if not, split in two, then recurse)

How to import Pyculib in Pycharm?

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问题 I want to use pyculib.fft in a pycharm project, to be precise inside a numba.njit decorated function. Someone on Stackoverflow suggested to me to use it, since I need to find a way to use an fft function inside a numba.njit decorated function. But I can't get pyculib to work. I have tried using a Python 3.7 interpreter as well as an Anaconda interpreter. In both cases pyculib 1.0.1 is installed, which is the only version available in pycharm. With Python interpreter: import pyculib Output: C:

How to pass data bigger than the VRAM size into the GPU?

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问题 I am trying to pass more data into my GPU than I have VRAM, which results in the following error. CudaAPIError: Call to cuMemAlloc results in CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY I created this code to recreate the problem: from numba import cuda import numpy as np @cuda.jit() def addingNumbers (big_array, big_array2, save_array): i = cuda.grid(1) if i < big_array.shape[0]: for j in range (big_array.shape[1]): save_array[i][j] = big_array[i][j] * big_array2[i][j] big_array = np.random.random_sample(

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