相关疑难解决方法(0)

将Python(可能通过中间C表示)编译成机器代码是否可行？

据推测,它需要链接到Python运行时库,Python标准库的任何Python部分本身都需要编译(并链接).

此外,如果您想对表达式进行动态评估,则需要捆绑Python解释器,但也许不允许这样做的Python子集仍然有用.

它会提供任何速度和/或内存使用优势吗？据推测,Python解释器的启动时间将被消除(尽管共享库仍需要在启动时加载).

我正在尝试评估对数字列表进行排序的两个Python方法的性能。两者的时间复杂度似乎均为n ^ 2，但经验数据表明，其中一个的性能优于另一个。有什么原因吗？

我写了两种方法，一种使用嵌套的for循环，另一种方法是找到一个最大值并将该max迭代添加到新列表中（并从旧列表中删除）。

方法1：

def mysort1(l):
    i = 0
    j = 1
    for i in range(0,len(l)-1):
        for j in range(i,len(l)):
            if l[i] > l[j]:
                tmp = l[j]
                l[j] = l[i]
                l[i] = tmp
    return l

方法2：

def mysort2(l):
    nl = []
    for i in range(0,len(l)):
        m = max(l)
        nl.insert(0, m)
        l.remove(m)
    return nl

两者均以相反的顺序用10000个数字进行了测试。使用配置文件时，方法1大约需要8秒（10000次以上的调用），方法2仅需要0.6秒（30000次以上的调用）。尽管两种方法的时间复杂度相同，但为什么方法2的性能比方法1更好的任何原因？

为什么以下L2范数计算之间的速度差异如此之大：

a = np.arange(1200.0).reshape((-1,3))

%timeit [np.sqrt((a*a).sum(axis=1))]
100000 loops, best of 3: 12 µs per loop

%timeit [np.sqrt(np.dot(x,x)) for x in a]
1000 loops, best of 3: 814 µs per loop

%timeit [np.linalg.norm(x) for x in a]
100 loops, best of 3: 2 ms per loop

据我所知，这三个结果均相同。

这是numpy.linalg.norm函数的源代码：

x = asarray(x)

# Check the default case first and handle it immediately.
if ord is None and axis is None:
    x = x.ravel(order='K')
    if isComplexType(x.dtype.type):
        sqnorm = dot(x.real, x.real) + dot(x.imag, x.imag) …

简单地在python和C++中运行一个近空的for循环(如下所示),速度非常不同,python慢​​了一百多倍.

a = 0
for i in xrange(large_const):
  a += 1

int a = 0;
for (int i = 0; i < large_const; i++)
  a += 1;

另外,我该怎么做才能优化python的速度？

(另外:我在这个问题的第一个版本中做了一个不好的例子,我并不是说a = 1因此C/C++编译器可以优化它,我的意思是循环本身消耗了大量资源(也许我应该使用+ = 1作为示例.. ..我的意思是如何优化是如果for循环就像一个+ = 1那么简单,它怎么能以与C/C++类似的速度运行？在我的练习,我使用了Numpy所以我不能再使用pypy了(现在),是否有一些通用的方法可以更快地制作循环(例如生成列表中的生成器)？)

def main():
    i = 2
    sum = 1
    while i < 100000:
        j = 2
        while j < i:
            if i%j == 0:
                sum += 1
                break
            j += 1
        i += 1

    print(sum)


if __name__ == "__main__":
    main()

#include<iostream>

using namespace std;

int main() {
    int sum = 1;
    for (int i=2; i<100000; i++) {
        for (int j=2; j<i; j++) {
            if (i%j == 0) {
                sum++;
                break;
            }
        }
    }
    cout << sum << endl;
    return 0;
} …

我正在做项目euler Q14.

哪个起始编号低于一百万,产生最长的collat​​z链？

看到有人能在0.7秒内获得成绩,我感到非常惊讶.当我看到它只是一个天真的蛮力解决方案时更加惊讶.

我怀疑是因为我花了很多时间来优化我的python版本,将运行时间降低到大约一分钟.所以我自己运行代码...... OP没有说谎.

我将相同的代码翻译成Python,5分钟后无法终止.

是什么赋予了？

C版:http://codepad.org/VD9QJDkt

#include <stdio.h>
#include <time.h>

int main(int argc, char **argv)
{
  int longest = 0;
  int terms = 0;
  int i;
  unsigned long j;
  clock_t begin, end;
  double time_spent;

  begin = clock();

  for (i = 1; i <= 1000000; i++)
  {
    j = i;
    int this_terms = 1;

    while (j != 1)
    {
      this_terms++;

      if (this_terms > terms)
      {
        terms = this_terms;
        longest = i;
      }

      if (j % …