性能测试
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Python多线程性能测试对比 Python多线程与多进程效率分析
多进程在CPU密集型任务中性能优于多线程，因GIL限制多线程并行；而多线程在IO密集型任务中表现良好，适合高并发等待场景。 在Python中，多线程和多进程是实现并发编程的两种常见方式。但由于GIL（全局解释器锁）的存在，多线程在CPU密集型任务中表现不佳，而多进程则能真正利用多核优势。下面通过实际…
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Pandas高效查找历史条件匹配的最新索引：Bisect方法详解
本文旨在探讨在pandas dataframe中，如何高效地查找满足特定特定条件的历史最新索引。针对传统apply方法在处理此类依赖于过去状态的问题时性能瓶颈，我们将介绍并详细分析基于python内置bisect模块的优化方案，该方案通过结合二分查找和哈希表，显著提升了处理大规模数据集的效率，并提供…
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python中的Locust是什么
Locust是基于Python的开源性能测试工具，通过编写Python脚本定义用户行为，利用协程实现高并发，支持实时Web界面监控和分布式部署，适用于需自定义逻辑的Web应用负载测试。 Locust 是一个基于 Python 的开源性能测试工具，主要用于模拟大量用户并发访问系统，从而测试 Web 应…
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深入理解 JAX jit：何时以及如何优化你的计算图
jax的`jit`编译器能将python/jax代码转换为高效的xla hlo，从而显著提升计算性能。然而，`jit`的使用并非一概而论，需要权衡编译成本与运行时效益。本文将探讨`jit`的工作原理、优缺点，并通过具体场景分析，指导开发者如何明智地选择`jit`作用范围，以实现最佳性能优化。 1. …
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Numba 函数中添加 break 语句导致性能显著下降的原因及解决方案
本文旨在解释为什么在 Numba 编译的函数中添加 break 语句有时会导致性能显著下降，并提供一种通过分块处理数据来避免此问题的方法。文章将深入探讨 LLVM 编译器在代码向量化方面的限制，并提供实际代码示例和性能测试结果，帮助读者理解并解决类似问题。 在 Numba 中，性能优化很大程度上依赖…
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XGBoost GPU 加速：提速还是减速？
本文探讨了使用 GPU 加速 XGBoost 训练时可能遇到的性能问题。通常情况下，GPU 加速应能显著缩短训练时间，但实际应用中，尤其是在数据量较小或并行度不高的情况下，CPU 多线程可能表现更优。此外，本文还对比了 CPU 和 GPU 在计算 SHAP 值时的性能差异，并提供了代码示例和注意事项…
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Python字符串拼接的性能奥秘：+=优化与join()的最佳实践
本文探讨了Python中字符串+=操作符的性能表现。尽管字符串是不可变的，CPython通过一项内部优化使其在特定条件下呈现接近线性的时间复杂度，而非预期的二次复杂度。然而，此优化具有脆弱性且不适用于所有Python实现。因此，为了保证代码的跨平台性能和健壮性，官方推荐使用”.join(…
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深入理解 Python 字符串连接：+= 的隐藏优化与性能陷阱
Python 中字符串的不可变性理论上导致重复使用 += 进行连接会产生二次时间复杂度。然而，CPython 解释器对此操作进行了一项特定优化，使其在某些条件下表现出接近线性的性能。尽管如此，这项优化是“脆弱”且不跨解释器通用的，PEP 8 规范明确建议不要依赖它。本文将深入探讨这一优化机制，并通过…
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使用广度优先搜索（BFS）按层级提取Python字典数据
本文详细介绍了如何利用广度优先搜索（BFS）算法，从一个表示图结构的Python字典中，按层级（迭代次数）提取数据。通过指定起始节点（source_list）和目标节点（target_list），我们将逐步遍历字典，收集每个层级的节点及其邻居，并以结构化的字典形式输出，同时避免重复访问和循环，直至达…
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SQLAlchemy异步会话与PostgreSQL连接管理深度解析
本文深入探讨了在使用SQLAlchemy与PostgreSQL进行异步操作时，如何理解和管理数据库连接。文章阐明了SQLAlchemy连接池的工作机制，解释了为何连接会保持开放，并强调了使用上下文管理器进行正确会话关闭的重要性，避免了不必要的session.close()调用，同时介绍了pool_s…
