我正在尝试优化Reed-Solomon编码器，它实际上只是对伽罗瓦域2^8的多项式除法运算(这仅意味着值环绕超过255)。该代码实际上与Go的代码非常相似:http://research.swtch.com/field这里使用的多项式除法算法是syntheticdivision(也称为霍纳法)。我什么都试过了:numpy、pypy、cython。我获得的最佳性能是使用pypy和这个简单的嵌套循环:defrsenc(msg_in,nsym,gen):'''Reed-Solomonencodingusingpolynomialdivision,betterexplainedathttp:/
Julia是一种新的统计编程语言，声称其性能明显优于竞争语言。我正在尝试验证这一点。Julia有一个用Python编写的性能测试:https://github.com/JuliaLang/julia/blob/master/test/perf/perf.py我无法让它与pypy一起工作。也许这是由于numpypy与numpy不兼容，但我还没有走得足够远来确定这一点。我遵循了ImportError的建议"...或者只是在你的程序中先写'importnumpypy'..."但我得到另一个ImportError:"Nomodulenamednumpy.linalg"我对Python的使用经验
Julia是一种新的统计编程语言，声称其性能明显优于竞争语言。我正在尝试验证这一点。Julia有一个用Python编写的性能测试:https://github.com/JuliaLang/julia/blob/master/test/perf/perf.py我无法让它与pypy一起工作。也许这是由于numpypy与numpy不兼容，但我还没有走得足够远来确定这一点。我遵循了ImportError的建议"...或者只是在你的程序中先写'importnumpypy'..."但我得到另一个ImportError:"Nomodulenamednumpy.linalg"我对Python的使用经验
根据我在博客上看到和阅读的内容，PyPy是一个非常雄心勃勃的项目。与它的sibling(CPython、Jython和IronPython)相比，它将带来哪些优势？是速度、跨平台兼容性(包括移动平台)、在没有GIL的情况下使用c扩展的能力，还是这更多的是关于可以做什么的技术练习？ 最佳答案 PyPy真的是两个项目:一个解释器编译器工具链，允许您在RPython(Python的一个静态子集)中编写解释器，并为JVM、.NET(等)独立编译跨平台解释器RPython中的Python实现这两个项目允许许多东西。在Python中维护Pyth
根据我在博客上看到和阅读的内容，PyPy是一个非常雄心勃勃的项目。与它的sibling(CPython、Jython和IronPython)相比，它将带来哪些优势？是速度、跨平台兼容性(包括移动平台)、在没有GIL的情况下使用c扩展的能力，还是这更多的是关于可以做什么的技术练习？ 最佳答案 PyPy真的是两个项目:一个解释器编译器工具链，允许您在RPython(Python的一个静态子集)中编写解释器，并为JVM、.NET(等)独立编译跨平台解释器RPython中的Python实现这两个项目允许许多东西。在Python中维护Pyth
我知道如何使用cx_freeze将CPython文件编译为exe，但是否可以使用PyPy将简单程序编译为Exe？ 最佳答案 据我所知，没有现成的方法或教程来说明如何使用PyPy解释器从程序中创建EXE。恐怕要让事情顺利进行并非易事。原则上，有两种方法可以考虑使用PyPy的翻译来获取EXE文件，使用PyPy解释器或编写自己的RPython程序(PyPy解释器本身就是一个RPython程序，即使用Python的受限子集)。如果您的程序使用RPython的受限子集并且没有依赖项，您可以考虑使用pypy/translator/goal中的翻
我知道如何使用cx_freeze将CPython文件编译为exe，但是否可以使用PyPy将简单程序编译为Exe？ 最佳答案 据我所知，没有现成的方法或教程来说明如何使用PyPy解释器从程序中创建EXE。恐怕要让事情顺利进行并非易事。原则上，有两种方法可以考虑使用PyPy的翻译来获取EXE文件，使用PyPy解释器或编写自己的RPython程序(PyPy解释器本身就是一个RPython程序，即使用Python的受限子集)。如果您的程序使用RPython的受限子集并且没有依赖项，您可以考虑使用pypy/translator/goal中的翻
关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想要改进这个问题吗？更新问题，使其只关注一个问题editingthispost.关闭7年前。Improvethisquestion我了解Django、PyPy和Psycopg2都可以正常工作，并且speed.pypy.org声称比CPython有很大的性能改进。有什么缺点吗？ 最佳答案 库支持。并非所有库都与PyPy兼容。最好的办法是实际尝试运行pypymanage.pytest并查看它是否中断。然后你就知道需要引入哪些依赖项。http://reinout.vanrees.or
关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想要改进这个问题吗？更新问题，使其只关注一个问题editingthispost.关闭7年前。Improvethisquestion我了解Django、PyPy和Psycopg2都可以正常工作，并且speed.pypy.org声称比CPython有很大的性能改进。有什么缺点吗？ 最佳答案 库支持。并非所有库都与PyPy兼容。最好的办法是实际尝试运行pypymanage.pytest并查看它是否中断。然后你就知道需要引入哪些依赖项。http://reinout.vanrees.or
我们将Twisted广泛用于需要大量异步io的应用程序。在某些情况下，东西是受cpu限制的，为此我们产生了一个进程池来完成工作，并拥有一个跨多个服务器管理这些进程的系统——所有这些都在Twisted中完成。效果很好。问题是很难让新的团队成员跟上进度。在Twisted中编写异步代码需要接近垂直的学习曲线。就好像人类天生就不会那样想。我们可能正在考虑采用混合方法。也许将xmlrpc服务器部分和流程管理保留在Twisted中，并在代码中实现其他内容，至少在某种程度上看起来是同步的，而不是同步的。再说一次，我喜欢显式而不是隐式，所以我必须多考虑一下。无论如何到greenlets-这些东西的效果
