L'implementazione di riferimento del linguaggio di programmazione Python. Usa questo tag per domande specifiche su questa implementazione, le domande generali su Python dovrebbero essere etichettate semplicemente con "python".
def main(): for i in xrange(10**8): pass main() Questo pezzo di codice in Python viene eseguito (Nota: il tempismo viene eseguito con la funzione time in BASH in Linux.) real 0m1.841s user 0m1.828s sys 0m0.012s Tuttavia, se il ciclo for non è inserito in una funzione, for i in xrange(10**8): …
Ho sentito molto parlare del progetto PyPy . Affermano che è 6,3 volte più veloce dell'interprete CPython sul loro sito . Ogni volta che parliamo di linguaggi dinamici come Python, la velocità è uno dei problemi principali. Per risolvere questo, dicono che PyPy è 6,3 volte più veloce. Il secondo …
Cos'è tutto questo clamore su Python e CPython (Jython, IronPython) , non capisco: python.org menziona che CPython è: L'implementazione "tradizionale" di Python (soprannominata CPython) un'altra domanda Stack Overflow menziona che: CPython è l'interprete di codice byte predefinito di Python, che è scritto in C. Onestamente non capisco cosa significano praticamente …
Quando si confrontano float con numeri interi, alcune coppie di valori richiedono molto più tempo per essere valutate rispetto ad altri valori di grandezza simile. Per esempio: >>> import timeit >>> timeit.timeit("562949953420000.7 < 562949953421000") # run 1 million times 0.5387085462592742 Ma se il float o l'intero viene ridotto o ingrandito …
Ho visto persone dire che gli setoggetti in Python hanno il controllo dell'appartenenza O (1). Come vengono implementati internamente per consentire ciò? Che tipo di struttura dati utilizza? Quali altre implicazioni ha questa implementazione? Ogni risposta qui è stata davvero illuminante, ma posso accettarne solo una, quindi andrò con la …
Apparentemente list(a)non sovrallocare, [x for x in a]sovrallocare in alcuni punti e [*a]sovrallocare continuamente ? Ecco le dimensioni n da 0 a 12 e le dimensioni risultanti in byte per i tre metodi: 0 56 56 56 1 64 88 88 2 72 88 96 3 80 88 104 4 …
Stavo giocando con il tempo e notai che fare una semplice comprensione della lista su una piccola stringa richiedeva più tempo che fare la stessa operazione su una lista di piccole stringhe a singolo carattere. Alcuna spiegazione? È quasi 1,35 volte più tempo. >>> from timeit import timeit >>> timeit("[x …
Data la risposta di Zero Pireo a un'altra domanda , ce l'abbiamo x = tuple(set([1, "a", "b", "c", "z", "f"])) y = tuple(set(["a", "b", "c", "z", "f", 1])) print(x == y) Stampa Truecirca l'85% delle volte con la randomizzazione hash abilitata. Perché l'85%?
Voglio accedere ad alcuni assembly .NET scritti in C # dal codice Python. Una piccola ricerca ha mostrato che ho due scelte: IronPython con funzionalità di interfaccia .NET / supporto integrato Python con il pacchetto Python .NET Quali sono i compromessi tra entrambe le soluzioni?
Sono stato sorpreso di scoprire di recente che mentre i dadi sono garantiti per preservare l'ordine di inserimento in Python 3.7+, i set non sono: >>> d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} >>> d {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} >>> d['d'] = 4 >>> d {'a': 1, …
In Python (2 e 3). Ogni volta che utilizziamo la suddivisione in elenchi restituisce un nuovo oggetto, ad esempio: l1 = [1,2,3,4] print(id(l1)) l2 = l1[:] print(id(l2)) Produzione >>> 140344378384464 >>> 140344378387272 Se la stessa cosa si ripete con la tupla, viene restituito lo stesso oggetto, ad es .: t1 …
Riproduzione semplice: class VocalDescriptor(object): def __get__(self, obj, objtype): print('__get__, obj={}, objtype={}'.format(obj, objtype)) def __set__(self, obj, val): print('__set__') class B(object): v = VocalDescriptor() B.v # prints "__get__, obj=None, objtype=<class '__main__.B'>" B.v = 3 # does not print "__set__", evidently does not trigger descriptor B.v # does not print anything, we overwrote …
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