生成一个列表的几种方式的性能对比

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# -*- coding: utf-8 -*-

from timeit import Timer
import matplotlib.pyplot as plt

# 列表常用操作性能测试

# 迭代 + '+'
def test1():
l = []
for i in range(1000):
l = l + [i]


# 迭代 + append
def test2():
l = []
for i in range(1000):
l.append(i)

# 列表生成式
def test3():
l = [i for i in range(1000)]

# list构造函数 + range
def test4():
l = list(range(1000))

t1 = Timer("test1()", "from __main__ import test1")
# print("concat %f seconds" % t1.timeit(number=1000))

t2 = Timer("test2()", "from __main__ import test2")
# print("concat %f seconds" % t2.timeit(number=1000))

t3 = Timer("test3()", "from __main__ import test3")
# print("concat %f seconds" % t3.timeit(number=1000))

t4 = Timer("test4()", "from __main__ import test4")
# print("concat %f seconds" % t4.timeit(number=1000))

result = [t1.timeit(1000), t2.timeit(1000), t3.timeit(1000), t4.timeit(1000)]
method = ["for+ '+'", "for + append", "list comprehension", "list + range"]

plt.bar(method, result, color='rgby')

# plt.legend('concat time')
# print(zip(method, result))

for x,y in zip(method, result):
plt.text(x, y, "%fs" % y)

plt.show()

Cost time

个人简单记录下

virtualenv + pip

virtualenv是一个用于创建”隔离的ython运行环境”的工具,Docs
pip是Python的包管理工具,Docs

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# 安装virtualenv
pip install virtualenv

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# 虚拟环境的创建与使用
# 1、在当前工程目录下使用virtualenv创建一套独立的Python运行环境
virtualenv venv # 环境名为venv(自由定义)
# 2、cd 到创建好的虚拟环境的Scripts目录,执行如下命令可激活或者退出虚拟环境
activate # 激活,激活后命令提示符会变成当前工程目录Python环境名
deactivate # 退出
# 3、激活虚拟环境后可使用pip为当前项目安装依赖,example:
pip install numpy
# 4、使用pip freeze > requirement.txt 可导出项目依赖到requiremen.txt中
# 为项目创建一个新的、干净的环境时,可使用 pip install -r requiremen.txt 为项目安装依赖

Play With Docker一个免费使用的基于web界面的Docker环境

常用docker命令

可使用docker COMMAND --help查看命令的用法

Docker镜像相关

  • 1、docker image pull:用于下载镜像,镜像从远程镜像仓库服务的仓库中下载,默认从Docker Hub的仓库中拉取
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# 格式:docker pull [OPTIONS] NAME[:TAG|@DIGEST]
# 说明:如果给出tag,一般拉取latest,name一般为username/repository,digest为镜像摘要可不给出
docker image pull ubuntu:latest
# 这个拉取标签为latest的ubuntu官方镜像,latest: Pulling from library/ubuntu,latest不一定是最新镜像


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