pypy

Python的3个主要缺点及其解决方案,80%的人都不会

∥☆過路亽.° 提交于 2020-08-12 04:27:13
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

与Project Euler的速度比较:C vs Python vs Erlang vs Haskell

喜夏-厌秋 提交于 2020-08-09 04:12:02
问题: I have taken Problem #12 from Project Euler as a programming exercise and to compare my (surely not optimal) implementations in C, Python, Erlang and Haskell. 我将 Project Euler 中的 问题#12 作为编程练习并比较了我在C,Python,Erlang和Haskell中的(当然不是最优的)实现。 In order to get some higher execution times, I search for the first triangle number with more than 1000 divisors instead of 500 as stated in the original problem. 为了获得更高的执行时间,我搜索第一个三角形数字,其中有超过1000个除数而不是原始问题中所述的500。 The result is the following: 结果如下: C: C: lorenzo@enzo:~/erlang$ gcc -lm -o euler12.bin euler12.c lorenzo@enzo:~/erlang$ time ./euler12.bin

攻防世界misc高手进阶篇教程(4)

前提是你 提交于 2020-08-08 09:46:26
misc1 转成十进制后-128(偏移量为128) 再转成ascii码得到flag import re s = 'd4e8e1f4a0f7e1f3a0e6e1f3f4a1a0d4e8e5a0e6ece1e7a0e9f3baa0c4c4c3d4c6fbb9e1e6b3e3b9e4b3b7b7e2b6b1e4b2b6b9e2b1b1b3b3b7e6b3b3b0e3b9b3b5e6fd' num = re.findall('\w{2}' ,s) flag = '' for i in num: ch = chr(int(i,16)-128) flag += ch print(flag) Miscellaneous-200 from ast import literal_eval as make_tuple from PIL import Image f = open('flag.txt', 'r') corl = [make_tuple(line) for line in f.readlines()] f.close() img0 = Image.new('RGB', (270, 270), '#ffffff') k=0 for i in range(246): for j in range(246): img0.putpixel ([i , j], corl[k]) k=k+1 img0

staugur/picbed

爱⌒轻易说出口 提交于 2020-08-07 03:28:48
picbed 基于Flask的Web自建图床,默认存储在本地,内置支持又拍云、七牛云、阿里云OSS、腾讯云COS等对象存储。 部署 要求: Python2.7、Python3.5+(含PyPy)和Redis 下载: git clone https://github.com/staugur/picbed && cd picbed 依赖: pip install -r requirements/all.txt # 也可以参考详情文档如何按需安装依赖包 配置: src目录下的config.py即配置文件,它会加载中 .cfg 文件读取配置信息, 无法找到时加载环境变量,最后使用默认值,必需的配置项是picbed_redis_url。 所以可以把配置项写到 .bash_profile 或 .bashrc 此类文件中在登录时加载, 也可以写入到 .cfg 文件里,这是推荐的方式,它不会被提交到仓库, 格式是k=v,每行一条,注意:v是所见即所得! 比如: picbed_redis_url=redis://@localhost 启动: // 首先创建一个管理员账号 -h/--help显示帮助 $ flask sa create -u USER -p PASSWORD --isAdmin // 开发环境启动 $ make dev // 正式环境,若需前台启动,将start换成run即可

认识大蟒:Python 快速入门 | 周末送书

那年仲夏 提交于 2020-08-06 23:25:40
什么是大蟒(Python) Python(英语发音 /ˈpaiθən/)本意是大蟒,在计算机领域通常特指一种面向对象、解释型的计 算机程序设计语言,是一种功能强大的通用型语言,具有近二十年的发展历史,成熟且稳定。它包含一组完善而且容易理解的标准库,能够轻松完成很多常见的任务。Python 的语法非常简洁和清晰,与其他计算机程序设计语言最大的不同在于,它采用缩进来定义语句块。Python 简洁的语法和对动态输入的支持,再加上解释性语言的本质,使它在很多领域都是一种理想的脚本语言。 Python 支持命令式编程、面向对象程序设计、函数式编程、面向切面编程、泛型编程等多种编 程方式。与 Scheme、Ruby、Perl、Tcl 等动态语言一样,Python 具备垃圾自动回收功能,能够自动 管理内存。Python 经常被用作脚本语言来处理系统管理任务和 Web 编程,当然它也非常适合完成各种高阶任务。Python 虚拟机本身几乎可以在所有的操作系统中运行。使用诸如 py2exe、PyPy、 PyInstaller 之类的工具,可以将 Python 源代码转换成可以脱离 Python 解释器执行的程序。 Python 目前由 Python 软件基金会管理。由于 Python 语言的相关技术正在飞速发展,用户数量也随之迅速增长。 Python是位“年轻的老同志” Python 语言起源于

python 3.10

蹲街弑〆低调 提交于 2020-08-04 17:05:20
Guido van Rossum, Pablo Galindo, and Lysandros Nikolaou wrote a new Python parser to excise these warts, and proposed PEP 617 to adopt it in CPython. The new parser is written in a more powerful style called a parsing expression grammar (PEG), so the project is named “PEGEN”. pypy team. https://morepypy.blogspot.com/2020/ https://github.com/vstinner/talks https://github.com/pyhandle/hpy 来源: oschina 链接: https://my.oschina.net/innovation/blog/4318860

Python探索之旅 | 第一部分第三课:初识Python的解释器

柔情痞子 提交于 2020-07-25 09:26:34
作者 谢恩铭,公众号「程序员联盟」(微信号:coderhub)。 转载请注明出处。 原文: https://www.jianshu.com/p/a34eaffcc420 《Python探索之旅》 全系列 内容简介 前言 Python 的解释器 Python 解释器的种类 做一点数学运算 总结 第一部分第三课预告 1. 前言 上一课是 Python探索之旅 | 第一部分第二课:安装Python和Python的常用开发软件 。 经过第一课的理论概念和第二课的 Python 开发环境安装之后,我们是时候来了解一下 Python 的解释器了。 即使这一课的一些小测试看似没什么了不起的,但你却可以借此对 Python 的语法有一个初步概念。我强烈建议你循序渐进地跟着我们动手练习,尤其是如果 Python 是你的第一门编程语言的话。 和任何编程语言一样,Python 具有清晰的语法:你不能随便向 Python 发送任何信息。我们将看到 Python 可以接收什么,不可以接收什么。 2. Python 的解释器 上一课,我们在最后用 PyCharm 创建了一个 Python 的项目,并且创建了我们的第一个 Python 文件( hello_python.py ),然后用项目配置的 Python 解释器(就是我们安装的 Python 中自带的解释器。例如我们上一课在 Windows 中安装的

Using PyPy to run a Python program?

落爺英雄遲暮 提交于 2020-07-04 11:34:36
问题 I have been told that you can use PyPy to run Python programs, which is a lot faster as it is compiled using a JIT compiler rather than interpreted. The following program finds the largest prime factor of the number 600851475143: import numpy as np nr = 600851475143 n = 2 while n <= np.sqrt(nr): if nr%n == 0: nr = nr/n n += 1 print(nr) What would be the procedure to run this using PyPy? I know there is documentation on their site, but I do not understand it and would appreciate a

Cannot install scipy with pypy (g++ build error)

天大地大妈咪最大 提交于 2020-06-27 15:36:38
问题 As of 2020, installing scipy with pypy is possible. (Is it possible to install scipy under pypy?) pypy3 -mpip install scipy However, the wheel fails with this kind of error: error: Command "g++ -pthread -DNDEBUG -O2 -fPIC -I/tmp/pip-build-env-lfdsn__t/overlay/site-packages/numpy/core/include -I/usr/lib/pypy3/include -c scipy/_lib/_uarray/_uarray_dispatch.cxx -o build/temp.linux-x86_64-3.6/scipy/_lib/_uarray/_uarray_dispatch.o -MMD -MF build/temp.linux-x86_64-3.6/scipy/_lib/_uarray/_uarray

Cannot install scipy with pypy (g++ build error)

不羁岁月 提交于 2020-06-27 15:36:05
问题 As of 2020, installing scipy with pypy is possible. (Is it possible to install scipy under pypy?) pypy3 -mpip install scipy However, the wheel fails with this kind of error: error: Command "g++ -pthread -DNDEBUG -O2 -fPIC -I/tmp/pip-build-env-lfdsn__t/overlay/site-packages/numpy/core/include -I/usr/lib/pypy3/include -c scipy/_lib/_uarray/_uarray_dispatch.cxx -o build/temp.linux-x86_64-3.6/scipy/_lib/_uarray/_uarray_dispatch.o -MMD -MF build/temp.linux-x86_64-3.6/scipy/_lib/_uarray/_uarray