在CPython的上下文中，我并没有真正理解“字节码解释器”的概念。有人可以阐明整个情况吗？是不是意味着CPython会编译执行pyc文件(字节码文件？)。那什么把py文件编译成pyc文件呢？Jython与CPython有何不同(除了它们是用不同的语言实现的)。我还在某处读到Python是C++解释。这个对吗？那是什么意思？我对Python还是很陌生，如果我问了一些愚蠢的问题，请原谅我...非常感谢! 最佳答案 CPython是Python在C中的实现。它是第一个实现，并且仍然是人们在谈论Python时所指的主要实现。它将.py文件
我一直在测试我制作的缓存系统。它的目的是加速Djangoweb应用程序。它将所有内容存储在内存中。根据cProfile，我测试的大部分时间都花在了QuerySet._clone()中，结果证明效率非常低(考虑到实现实际上并不奇怪)。我对使用PyPy来加快速度寄予厚望。我有一台64位机器。然而，在安装所有必需的库后，PyPy编译代码的运行速度比常规Python代码慢2.5倍，我不知道该怎么做。该代码受CPU限制(绝对没有数据库查询，因此IO限制不是一个选项)。单个测试运行大约10秒，所以我想这应该足以让JIT启动。我使用的是PyPy1.5。请注意-我没有自己编译源代码，只是下载了64位l
在研究Python和C++之间的性能权衡时，我设计了一个小示例，主要关注哑子字符串匹配。这里是相关的C++:usingstd::string;std::vectormatches;std::copy_if(patterns.cbegin(),patterns.cend(),back_inserter(matches),[&fileContents](conststring&pattern){returnfileContents.find(pattern)!=string::npos;});上面是用-O3构建的。这里是Python:defgetMatchingPatterns(patte
我遇到了一个我无法解决的错误，尽管其他人报告了同样的错误。我正在远程连接到Linux机器。我已经安装了最新版本的anaconda:$bashAnaconda2-2.4.0-Linux-x86_64.sh//Alotofpythonlibrariesgetinstalledinstalling:_cache-0.0-py27_x0...Python2.7.10::ContinuumAnalytics,Inc.creatingdefaultenvironment...installationfinished.我更新了相应的路径，它似乎有效:$pythonPython2.7.10|Anaco
我有一个python程序，它在CPython实现上运行，我必须在其中调用一个在java程序中定义的函数。我该怎么做？如果也能使用一些java对象就好了。Jython不是一个选项。我必须在CPython中运行python部分。 最佳答案 很抱歉重新启动线程，但我想我有一个更好的答案:-)你也可以使用Py4J它有两个部分:一个在CPython(或任何Python解释器)中运行的库和一个在您要调用的JavaVM上运行的库。首页上有一个示例和大量文档，但本质上，您只需从python代码中调用Java方法，就好像它们是python方法一样:>
我已经在Python中实现了一个朴素的合并排序算法。算法和测试代码如下:importtimeimportrandomimportmatplotlib.pyplotaspltimportmathfromcollectionsimportdequedefsort(unsorted):iflen(unsorted)1:left=to_merge.popleft()right=to_merge.popleft()to_merge.append(merge(left,right))returnto_merge.pop()defmerge(left,right):result=deque()whi
我必须使用商业Java库，并希望通过Python来实现。Jython很健壮，我对它落后几个点的版本感到满意。不过，我也想使用NumPy，这显然不适用于Jython。类似CPype的选项和Java数字库没有吸引力。前者基本上已经死了。后者大多不成熟，缺乏NumPy的易用性和广泛接受度。我的问题是:如何让Jython和Python代码互操作？从CPython或其他方式调用Jython对我来说是可以接受的。 最佳答案 具有讽刺意味的是，考虑到Jython和Numeric(NumPy的祖先)是由同一个开发人员发起的(JimHugunin，他
大编辑:================为了清楚起见，我删除了旧结果并用更新的结果替换它。问题还是一样:我是否正确地同时使用了Cython和Numba，以及可以对代码进行哪些改进？(我有一个更新更简单的临时IPython笔记本，其中包含所有代码和结果here)1)我想我明白了为什么最初Cython、Numba和CPython之间没有区别:这是因为我喂了它们numpy数组作为输入:x=np.asarray([x_i*np.random.randint(8,12)/10forx_iinrange(n)])代替列表:x=[x_i*random.randint(8,12)/10forx_iin
这更多是我在尝试理解的Python模块中遇到的“有趣”现象，而不是请求帮助(尽管解决方案也很有用)。>>>importfuzzy>>>s=fuzzy.Soundex(4)>>>a="apple">>>b=a>>>sdx_a=s(a)>>>sdx_a'A140'>>>a'APPLE'>>>b'APPLE'是的，所以fuzzy模块完全违反了Python中字符串的不变性。它能够做到这一点是因为它是C扩展吗？这是否构成CPython和模块中的错误，甚至是安全风险？还有，谁能想出一种方法来解决这种行为？我希望能够保留字符串的原始大写。干杯，亚历克斯 最佳答案
我正在对来自http://docs.cython.org/src/tutorial/numpy.html的素数生成器的变体进行一些性能测试.以下性能指标是kmax=1000纯Python实现，在CPython中运行:0.15s纯Python实现，在Cython中运行:0.07sdefprimes(kmax):p=[]k=0n=2whilek纯Python+Numpy实现，CPython运行:1.25simportnumpydefprimes(kmax):p=numpy.empty(kmax,dtype=int)k=0n=2whilek使用int*的Cython实现:0.003sfrom
