锐客网

  1. 首页 > 睿知 > it技术 > >

python委托函数 python自带函数

方法IT技术

用C/Qt 写Python调试器遇到的问题在C中，“类函数指针”和传统的“函数指针”，是两个完全不同的东西 。
你取一个类的成员函数的地址 ， 得到的是一个类函数指针 ， 也叫成员函数指针 。即使你的成员函数定义看起来和普通函数原型完全一样，它也和这个原型的普通函数指针完全不同，彼此之间不能转换 。
PyEval_SetTrace要求传入的是一个传统的函数指针，你传入一个类函数指针，当然是不行的 。编译器报错是说无法将一个类函数指针转换为函数指针 。
C的类函数指针，是一个非常难用的东西，有非常多奇怪的特性 ， 而且不同编译器对它的支持大不相同，是C著名的复杂性来源之一，建议不要使用 。
你想要的东西 ， 实际上是一个“委托”的概念 ， 不过可惜的是C并不支持委托 。使用boost::function可以实现类似功能，但python的C API接口却不支持boost::function，所以也不行 。
你这种情况 ， 最简单的方法还是用传统的函数指针，使用普通函数包装下类的成员函数，然后把普通函数的指针传给python 。
「干货」让Python性能起飞的15个技巧，你知道几个呢？前言
Python 一直以来被大家所诟病的一点就是执行速度慢python委托函数，但不可否认的是 Python 依然是python委托函数我们学习和工作中的一大利器 。本文总结了15个tips有助于提升 Python 执行速度、优化性能 。
关于 Python 如何精确地测量程序的执行时间python委托函数，这个问题看起来简单其实很复杂，因为程序的执行时间受到很多因素的影响，例如操作系统、Python 版本以及相关硬件（CPU 性能、内存读写速度）等 。在同一台电脑上运行相同版本的语言时，上述因素就是确定的了，但是程序的睡眠时间依然是变化的，且电脑上正在运行的其他程序也会对实验有干扰，因此严格来说这就是实验不可重复 。
我了解到的关于计时比较有代表性的两个库就是time和timeit。
其中 ， time库中有time()、perf_counter()以及process_time()三个函数可用来计时（以秒为单位），加后缀_ns表示以纳秒计时（自 Python3.7 始） 。在此之前还有clock()函数 ， 但是在 Python3.3 之后被移除了 。上述三者的区别如下：
与time库相比，timeit有两个优点：
timeit.timeit(stmt='pass', setup='pass', timer= , number=1000000, globals=None)参数说明：
本文所有的计时均采用timeit方法，且采用默认的执行次数一百万次 。
为什么要执行一百万次呢？因为我们的测试程序很短，如果不执行这么多次的话，根本看不出差距 。
Exp1：将字符串数组中的小写字母转为大写字母 。
测试数组为 oldlist = ['life', 'is', 'short', 'i', 'choose', 'python'] 。
方法一
方法二
方法一耗时0.5267724000000005s，方法二耗时0.41462569999999843s，性能提升21.29%
Exp2：求两个list的交集 。
测试数组：a = [1,2,3,4,5]，b = [2,4,6,8,10] 。
方法一
方法二
方法一耗时0.9507264000000006s ， 方法二耗时0.6148200999999993s ， 性能提升35.33%
关于set()的语法：|、、-分别表示求并集、交集、差集 。
我们可以通过多种方式对序列进行排序，但其实自己编写排序算法的方法有些得不偿失 。因为内置的sort()或sorted()方法已经足够优秀了，且利用参数key可以实现不同的功能，非常灵活 。二者的区别是sort()方法仅被定义在list中，而sorted()是全局方法对所有的可迭代序列都有效 。
Exp3：分别使用快排和sort()方法对同一列表排序 。
测试数组：lists = [2,1,4,3,0] 。
方法一
方法二
方法一耗时2.4796975000000003s ， 方法二耗时0.05551999999999424s ， 性能提升97.76%
顺带一提，sorted()方法耗时0.1339823999987857s。
可以看出，sort()作为list专属的排序方法还是很强的，sorted()虽然比前者慢一点，但是胜在它“不挑食”，它对所有的可迭代序列都有效 。
扩展 ：如何定义sort()或sorted()方法的key
1.通过lambda定义
2.通过operator定义
operator的itemgetter()适用于普通数组排序，attrgetter()适用于对象数组排序
3.通过cmp_to_key()定义 ， 最为灵活
Exp4：统计字符串中每个字符出现的次数 。
测试数组：sentence='life is short, i choose python' 。
方法一
方法二
方法一耗时2.8105250000000055s ，方法二耗时1.6317423000000062s，性能提升41.94%
列表推导（list comprehension）短小精悍 。在小代码片段中，可能没有太大的区别 。但是在大型开发中，它可以节省一些时间 。
Exp5：对列表中的奇数求平方，偶数不变 。
测试数组：oldlist = range(10) 。
方法一
方法二
方法一耗时1.5342976000000021s，方法二耗时1.4181957999999923s，性能提升7.57%
大多数人都习惯使用来连接字符串 。但其实，这种方法非常低效 。因为，操作在每一步中都会创建一个新字符串并复制旧字符串 。更好的方法是用join()来连接字符串 。关于字符串的其他操作，也尽量使用内置函数 ， 如isalpha()、isdigit()、startswith()、endswith()等 。
Exp6：将字符串列表中的元素连接起来 。
测试数组：oldlist = ['life', 'is', 'short', 'i', 'choose', 'python'] 。
方法一
方法二
方法一耗时0.27489080000000854s ，方法二耗时0.08166570000000206s，性能提升70.29%
join还有一个非常舒服的点，就是它可以指定连接的分隔符，举个例子
life//is//short//i//choose//python
Exp6：交换x，y的值 。
测试数据：x, y = 100, 200 。
方法一
方法二
方法一耗时0.027853900000010867s ，方法二耗时0.02398730000000171s ，性能提升13.88%
在不知道确切的循环次数时，常规方法是使用while True进行无限循环，在代码块中判断是否满足循环终止条件 。虽然这样做没有任何问题，但while 1的执行速度比while True更快 。因为它是一种数值转换，可以更快地生成输出 。
Exp8：分别用while 1和while True循环 100 次 。
方法一
方法二
方法一耗时3.679268300000004s ， 方法二耗时3.607847499999991s，性能提升 1.94%
将文件存储在高速缓存中有助于快速恢复功能 。Python 支持装饰器缓存，该缓存在内存中维护特定类型的缓存，以实现最佳软件驱动速度 。我们使用lru_cache装饰器来为斐波那契函数提供缓存功能，在使用fibonacci递归函数时，存在大量的重复计算，例如fibonacci(1)、fibonacci(2)就运行了很多次 。而在使用了lru_cache后，所有的重复计算只会执行一次，从而大大提高程序的执行效率 。
Exp9：求斐波那契数列 。
测试数据：fibonacci(7) 。
方法一
方法二
方法一耗时3.955014900000009s ，方法二耗时0.05077979999998661s ， 性能提升98.72%
注意事项：
我被执行了（执行了两次demo(1, 2)，却只输出一次）
functools.lru_cache(maxsize=128, typed=False)的两个可选参数：
点运算符(.)用来访问对象的属性或方法，这会引起程序使用__getattribute__()和__getattr__()进行字典查找，从而带来不必要的开销 。尤其注意，在循环当中，更要减少点运算符的使用，应该将它移到循环外处理 。
这启发我们应该尽量使用from ... import ...这种方式来导包，而不是在需要使用某方法时通过点运算符来获取 。其实不光是点运算符，其他很多不必要的运算我们都尽量移到循环外处理 。
Exp10：将字符串数组中的小写字母转为大写字母 。
测试数组为 oldlist = ['life', 'is', 'short', 'i', 'choose', 'python'] 。
方法一
方法二
方法一耗时0.7235491999999795s，方法二耗时0.5475435999999831s ，性能提升24.33%
当我们知道具体要循环多少次时，使用for循环比使用while循环更好 。
Exp12：使用for和while分别循环 100 次 。
方法一
方法二
方法一耗时3.894683299999997s，方法二耗时1.0198077999999953s ， 性能提升 73.82%
Numba 可以将 Python 函数编译码为机器码执行，大大提高代码执行速度，甚至可以接近 C 或 FORTRAN 的速度 。它能和 Numpy 配合使用，在 for 循环中或存在大量计算时能显著地提高执行效率 。
Exp12：求从 1 加到 100 的和 。
方法一
方法二
方法一耗时3.7199997000000167s，方法二耗时0.23769430000001535s，性能提升93.61%
矢量化是 NumPy 中的一种强大功能，可以将操作表达为在整个数组上而不是在各个元素上发生 。这种用数组表达式替换显式循环的做法通常称为矢量化 。
在 Python 中循环数组或任何数据结构时，会涉及很多开销 。NumPy 中的向量化操作将内部循环委托给高度优化的 C 和 Fortran 函数 ， 从而使 Python 代码更加快速 。
Exp13：两个长度相同的序列逐元素相乘 。
测试数组：a = [1,2,3,4,5], b = [2,4,6,8,10]
方法一
方法二
方法一耗时0.6706845000000214s ， 方法二耗时0.3070132000000001s，性能提升54.22%
若要检查列表中是否包含某成员 ， 通常使用in关键字更快 。
Exp14：检查列表中是否包含某成员 。
测试数组：lists = ['life', 'is', 'short', 'i', 'choose', 'python']
方法一
方法二
方法一耗时0.16038449999999216s，方法二耗时0.04139250000000061s ，性能提升74.19%
itertools是用来操作迭代器的一个模块 ， 其函数主要可以分为三类：无限迭代器、有限迭代器、组合迭代器 。
Exp15：返回列表的全排列 。
测试数组：["Alice", "Bob", "Carol"]
方法一
方法二
方法一耗时3.867292899999484s ， 方法二耗时0.3875405000007959s，性能提升89.98%
根据上面的测试数据，我绘制了下面这张实验结果图，可以更加直观的看出不同方法带来的性能差异 。
从图中可以看出，大部分的技巧所带来的性能增幅还是比较可观的 ， 但也有少部分技巧的增幅较?。ɡ绫嗪?、7、8，其中 ， 第 8 条的两种方法几乎没有差异） 。
总结下来，我觉得其实就是下面这两条原则：
内置库函数由专业的开发人员编写并经过了多次测试，很多库函数的底层是用C语言开发的 。因此 ， 这些函数总体来说是非常高效的（比如sort()、join()等），自己编写的方法很难超越它们，还不如省省功夫，不要重复造轮子了，何况你造的轮子可能更差 。所以，如果函数库中已经存在该函数，就直接拿来用 。
有很多优秀的第三方库 ， 它们的底层可能是用 C 和 Fortran 来实现的，像这样的库用起来绝对不会吃亏，比如前文提到的 Numpy 和 Numba，它们带来的提升都是非常惊人的 。类似这样的库还有很多，比如Cython、PyPy等，这里我只是抛砖引玉 。
原文链接：
python后端开发需要学什么?可以参考下面python委托函数的路径去学习python委托函数，祝你学有所成，公司最近在人工智能和自然语言处理的项目后端项目，python委托函数我也是网上找了很多知识，最后给自己列了一个学习的目录，按照这个在复习并在总结，希望能帮到你：
计算机基本认知,环境搭建python环境搭建
计算机基本认识,进制转换
python注释使用
python变量使用
python数据类型_Number
python数据类型str字符串类型
容器类型数据list,tuple,str
容器类型数据set,dict
变量缓存机制
自动类型转换
Number强制类型转换
python运算符的使用容器类型数据强制类型转换
字典强转等长二级容器
运算符_算数_比较
运算符_赋值_成员
运算符_身份_逻辑
运算符_位运算_优先级
python流程控制代码块
流程控制if
多项巢状分支
循环结构while
循环判断经典题
字符串的相关操作
python循环结构
关键字continue_break_pass
for循环的遍历_range
字符串,列表内置方法
字符串函数
format字符串格式化
format特殊符号的使用
列表的操作
列表函数
字典,集合内置方法 文件操作
字典的相关函数
集合操作_函数
文件操作
文件加号模式
函数,函数参数文件相关函数
函数
形参实参
默认形参_关键字形参
收集参数
命名关键字参数
全局/局部变量,闭包return返回值
函数名的使用
局部变量_全局变量
函数的嵌套LEGB
关键字nonlocal
闭包函数
递归,匿名函数
locals和globals
闭包特点意义
递归含义
斐波那契_尾递归
匿名函数lambda
迭代器,高阶函数迭代器
高阶函数_map
高阶函数_reduce
高阶函数_sorted
高阶函数_filter
推导式列表推导式
推导式题
集合_字典推导式
生成器表达式
生成器函数
内置方法,linux基本命令内置函数
可滑动序列
面试题演练
linux安装
linux基本命令
python模块序列化模块
数学模块
随机模块
time模块
python模块os模块
os_shutil
os.path模块
计算文件夹大小
zipfile
tarfile
导入模块包,oop面向对象认知
import_from绝对导入
import_from相对导入(单入口)
oop面向对象
类的封装性
oop之封装,继承类的相关操作
对象和类的删除操作
单继承
多继承
菱形继承
oop之多态,魔术方法多态
魔术方法__new__
单态模式
析构方法__del__
oop之魔术方法,异常处理魔术方法__call__
魔术方法__str__repr__
魔术方法__bool_add_len__
了解异常
异常处理语法
主动抛出异常
装饰器
装饰器
静态绑定方法
property
正则表达式单个字符匹配
多个字符匹配
匹配分组
命名分组
正则函数
正则计算器小程序
认识网络bs_cs流程
传输数据流程
交换机和局域网的网络通讯
arp协议
认识tcp/udp协议
tcp基本语法
tcp循环发消息
udp基本语法
udp循环发消息
黏包
基于tcp协议下的应用socketserver并发
文件校验
服务器合法性校验
tcp登录
并发编程之进程进程
join
守护进程
lock锁
Semaphore
生产者消费者模型Event事件
进程队列Queue
生产者和消费者模型
JoinableQueue
Manager.py
并发编程之线程
.线程
用类定义线程
守护线程
lock保证线程数据安全
信号量_Semaphore
死锁,互斥锁,递归锁
线程池,进程池,协成的使用
事件Event
线程队列
进程池和线程池
回调函数
协程
协程的爬虫案例
mysql安装(linux windows xshell navicat)
掌握数据库mysql基本操作
mysql登录,服务启动
创建账户,用户授权
数据库,数据表,数据的增删改查
认识常用数据类型
数据库的存储引擎和约束
字段约束
约束的删减
存储引擎区别用法
数据表之间的关系
查询数据表
单表查询
多表联查
子查询
带EXISTS关键字的子查询
python操作mysql
python连接mysql的事务处理
sql注入
python连接mysql增删改查
mysql数据恢复
HTML/CSShtml文档介绍，html标签，body标签，head标签介绍，head标签中的meta标签和link标签和title标签介绍 ， body中的标签分类，基础标签，img、a、列表、表格、input、label、select等标签,作业讲解 ， form标签介绍和示例讲解，css介绍 ， 引入，css选择器，背景设置，高度宽度，字体效果，边框、盒子模型、display属性、float属性等
CSS伪类选择器，文字装饰、a标签补充、定位、权重、小米商城导航栏讲解，原型头像示例讲解
JS基础/BOM和DOM操作小米商城作业，js介绍和js引入，js数据类型、流程控制、函数等操作,js中的JSON，BOM对象的弹框、location对象、定时器、直接查找选择器、间接查找选择器、值操作、类值操作、样式操作、button按钮补充、事件和绑定事件的两种方式，常用事件练习
jQuery/Bootstrap作业讲解，jquery介绍，引入、选择器、筛选器、值操作、文档操作、删除和清空标签、逻辑运算符、克隆、事件冒泡和事件委托、绑定事件的方式,作业讲解和模态对话框示例，input事件和页面载入事件补充、bootstrap介绍和引入、全局css样式、组件和常用插件
自定义web框架作业讲解、web框架介绍、自定义web框架实现、动态页面、返回不同的html页面、函数版、多线程版、返回静态文件版，wsgiref版等web框架通过socket来实现，还有jinja2的简单使用
django下载安装和URL路由系统django介绍、MTV和MVC框架介绍、常用指令、目录结构、pycharm创建django项目、request的常用属性介绍、登录示例、url路由系统介绍、有名分组和无名分组,
视图/模板request对象的常用方法和属性、响应方法介绍和使用 ， CBV和FBV、CBV和FBV加装饰器，CBV源码讲解,模板渲染系统介绍，语法、简单示例、内置过滤器、for循环标签、if标签、with标签、自定义过滤器和标签、模板继承等
Dajngo的ORM(1)orm介绍，数据库同步指令使用和流程分析、配置连接mysql模型类中的属性介绍和常用参数说明，创建表和数据、增加的两种方法、删除、更新的两种方法、查询的13个api接口
Dajngo的ORM(2)单表图书管理系统展示和添加作业讲解、choices属性、auto_now_add和auto_now参数讲解、url别名和反向解析，基于双下划线的模糊查询，多表结构介绍，图书管理系统编辑和删除作业讲解、多表关系模型类创建和字段说明和参数介绍、多表数据的添加操作 ， 多表的删除和修改、基于对象的跨表查询、双下划线跨表查询、查看原生sql语句的方法、聚合查询、分组查询、F查询、Q查询等
Ajax与Django/ 中间件ajax的介绍和简单示例，ajax登录示例、列表数据展示示例，ajax操作cookie的补充、中间件介绍、自定义中间件的方法、5个中间件方法的介绍和使用、基于中间件的session登录认证
cookie、session以及用户认证组件cookie介绍，cookie的流程解析 ， django操作cookie和其python委托函数他参数介绍、session的说明、django的session操作等，多表图书管理系统作业讲解
vue初识、es6基本语法、指令系统let、const、v-if、v-for、v-html、v-text、v-model、v-show、生命周期钩子函数、
组件化开发、组件传值、axios简单使用组件化开发、组件传值、axios简单使用、vue-router使用、vue-cli安装
项目初始化/首页项目介绍、创建、初始化、element-ui的使用，单文件组件的使用和axios在单文件中的使用和配置、vue-cli的介绍和使用、路飞项目顶部导航栏页面效果搭建，轮播图组件的使用和调整、购物车页面搭建和课程详情页面搭建，vue-video-player视频播放插件
drf组件序列化器、drf简单示例、restful规范、反序列化的校验机制
drf组件apiview、request和response对象、modelserializer、序列化器保存数据、read_only和write_only的参数
drf组件viewset、drf路由功能、viewset视图基类的使用、视图子类、通用视图类genericapiview/排序、django-filter过滤器、频率组件、分页组件、接口文档、异常处理、xadmin的安装和使用、认证组件和权限组件
git、消息队列git企业中的使用模式 ， rabbimq消息队列的应用
rpc通信，grpc组件rpc的概念以及通信模式，最火的grpc组件使用
轻量级Flask框架Werkzeug服务介绍、Flask框架介绍
路由系统、自定义路由扩展
Cookie、Session、Http请求和响应
蓝图、消息闪现、中间件
Flask常用扩展、WTForms、使用SQLAchemy ORM
Admin、Restful、websocket原理、magic string, payload len,masking key
请求和上下文、多app应用、离线脚本、自定义扩展
服务端项目搭建，项目配置（session、数据库、日志相关），项目初始化
jsonrpc模块基本配置和使用，客户端展示首页及登录注册叶绵 ， APICloud页面控制管理
python进阶并发、同步、异步、锁，线进程概念以及协程实现原理
mysql进阶课基础知识梳理、索引、执行计划
mysql进阶课存储引擎、日志管理、备份恢复、主从赋值、优化
redis，mongodb事务和发布订阅、RDB和AOF持久化、缓存击穿、缓存雪崩等原理介绍、 用户管理和复制集(RS)总结、sharding cluster 分片集群的搭建、分片使用和相关策略等
算法与设计模式链表、二叉树、常见算法、二分查找、插入排序、希尔排序、快排、堆排序、哈希查找
算法与设计模式设计模式，单例模式、工厂模式、策略模式、观察者模式
算法与设计模式leetcode经典算法解析
知识体系差不多就这么多了，再就是项目部分，具体项目要看需求了 ， 学会了钓鱼的方法，不怕钓不到鱼哦 ， 无论在哪个行业做什么样的项目都没问题呢！
python委托函数我自己也搜集了一些经典的资料，要是想要加我百度网盘：艾美电商 ， 我发给你！
python的内存管理机制论坛
活动
招聘
专题
打开CSDN APP
Copyright ? 1999-2020, CSDN.NET, All Rights Reserved
登录
XCCS_澍
关注
Python 的内存管理机制及调优手段？ 原创
2018-08-05 06:50:53
XCCS_澍
码龄7年
关注
内存管理机制：引用计数、垃圾回收、内存池 。
一、引用计数：
引用计数是一种非常高效的内存管理手段 ， 当一个 Python 对象被引用时其引用计数增加 1，当其不再被一个变量引用时则计数减 1. 当引用计数等于 0 时对象被删除 。
二、垃圾回收 ：
1. 引用计数
引用计数也是一种垃圾收集机制，而且也是一种最直观，最简单的垃圾收集技术 。当 Python 的某个对象的引用计数降为 0 时，说明没有任何引用指向该对象 ， 该对象就成为要被回收的垃圾了 。比如某个新建对象，它被分配给某个引用，对象的引用计数变为 1 。如果引用被删除 ， 对象的引用计数为 0，那么该对象就可以被垃圾回收 。不过如果出现循环引用的话，引用计数机制就不再起有效的作用了
2. 标记清除
如果两个对象的引用计数都为 1，但是仅仅存在他们之间的循环引用 ， 那么这两个对象都是需要被回收的，也就是说 ， 它们的引用计数虽然表现为非 0，但实际上有效的引用计数为 0 。所以先将循环引用摘掉，就会得出这两个对象的有效计数 。
3. 分代回收
从前面“标记-清除”这样的垃圾收集机制来看 ， 这种垃圾收集机制所带来的额外操作实际上与系统中总的内存块的数量是相关的，当需要回收的内存块越多时，垃圾检测带来的额外操作就越多，而垃圾回收带来的额外操作就越少；反之 ， 当需回收的内存块越少时，垃圾检测就将比垃圾回收带来更少的额外操作 。
【python委托函数 python自带函数】python委托函数的介绍就聊到这里吧 ， 感谢你花时间阅读本站内容，更多关于python自带函数、python委托函数的信息别忘了在本站进行查找喔 。

    推荐阅读


    上一篇：如何查看服务器日志信息？ 怎么查服务器log信息

    下一篇：如何修改DNS服务器设置？ dns服务器怎么更改设置