为什么在vs code下运行Python很慢

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python的用途：

python也是一门程序语言。能写各种各样的程序。

优点：

1支持OOP编程从根本

上讲Python仍是一种面向对象的语言，支持多态、继承等高级概念，在Python里使用OOP十分容易没有C++、Java那样复杂，但不必做Python下OOp高手，够用即可。

2免费Python的使用是完全免费的，您可以从网络上免费下载、安装使用，Python上的其他程序包，也可下载安装使用。Python的免费的同时又有很多的的社区对用户的提问提出快速的技术支持，学习和使用Python技术不再是一个人在战斗！

3可移植性Python的实现是用ansic编写的，可以运行在目前所有主流平台上，手机、pad上均可运行Python程序，其下的程序包也具有可移植性。

4功能强大从特性的观点上看，Python是一个混合体，他丰富的工具集使得他介于传统的脚本语言和系统语言之间。

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设计定位

Python的设计哲学是"优雅"、"明确"、"简单"。因此，Perl语言中"总是有多种方法来做同一件事"的理念在Python开发者中通常是难以忍受的。Python开发者的哲学是"用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事"。

在设计Python语言时，如果面临多种选择，Python开发者一般会拒绝花俏的语法，而选择明确的没有或者很少有歧义的语法。由于这种设计观念的差异，Python源代码通常被认为比Perl具备更好的可读性，并且能够支撑大规模的软件开发。这些准则被称为Python格言。在Python解释器内运行importthis可以获得完整的列表。

Python开发人员尽量避开不成熟或者不重要的优化。一些针对非重要部位的加快运行速度的补丁通常不会被合并到Python内。所以很多人认为Python很慢。不过，根据二八定律，大多数程序对速度要求不高。在某些对运行速度要求很高的情况，Python设计师倾向于使用JIT技术，或者用使用C/C++语言改写这部分程序。可用的JIT技术是PyPy。

Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools,itertools)提供了Haskell和StandardML中久经考验的函数式程序设计工具。

虽然Python可能被粗略地分类为"脚本语言"(scriptlanguage)，但实际上一些大规模软件开发计划例如Zope、Mnet及BitTorrent，Google也广泛地使用它。Python的支持者较喜欢称它为一种高级动态编程语言，原因是"脚本语言"泛指仅作简单程序设计任务的语言，如shellscript、VBScript等只能处理简单任务的编程语言，并不能与Python相提并论。

Python本身被设计为可扩充的。并非所有的特性和功能都集成到语言核心。Python提供了丰富的API和工具，以便程序员能够轻松地使用C语言、C++、Cython来编写扩充模块。Python编译器本身也可以被集成到其它需要脚本语言的程序内。

因此，很多人还把Python作为一种"胶水语言"(gluelanguage)使用。使用Python将其他语言编写的程序进行集成和封装。在Google内部的很多项目，例如GoogleEngine使用C++编写性能要求极高的部分，然后用Python或Java/Go调用相应的模块。

PYTHON多进程CPU利用率高,PYTHON多进程反而慢

Python · 2022年7月14日 · 338 次浏览

导读

很多时候，当我们需要使用Python来处理大量的数据的时候，为了缩短处理的时间，我们会使用多线程或多进程来并行处理任务。

由于Python全局解释器锁的存在，导致在执行多线程的时候实际上只有一个线程在运行，这使得多核CPU无法发挥它真正的效率。而多进程就可以很好地解决这个问题。如果你打开多进程的姿势不对，会导致它比单进程更慢，下面我们就来看看如何正确地打开多进程。

实验环境

系统：Ubuntu1604

Python：37

示例

这个示例是基于Python对做一个预处理

预处理



读取将转换为bytes数组



采用for循环处理批量

这里我们直接通过循环调用的预处理函数，其实也就是单进程。处理了1349张，一共花了将近10s。这里我为了方便就没有采用多次调用来取平均值了，如果大家想要计算得更加准确，可以采用取平均值。



采用进程池多进程处理



使用4个进程居然花了将近13s，按道理来说这不科学呀？4个进程的处理速度应该要快于单个进程，现在看来居然还更慢。也就是说，我们花了更多的硬件资源，居然还花费了更多的时间。这是为什么呢？

接下来看看，我们使用Queue来改进使用多进程对进行预处理



惊讶地发现，当我们将进程池改为根据进程的个数来分发任务时，居然速度要快将近一倍左右。

特别注意：这里其实使用多线程来处理会比多进程的速度更快，而且消耗的资源也要少点。举这个例子只是为了说明，影响多进程速度的原因。

影响进程速度的原因

进程池速度慢可能有下面几个原因：

CPU资源不足，开启更多的进程只会导致速度更慢

进程之间通信传输的数据量大

使用了Lock处理共享的数据

进程使用了大量的osfork()

在上面的例子中，其实影响多进程速度的主要原因是因为调用preprocess函数每次都会返回一个image array占用的内存比较大，如果你将返回值由image array改为一个字符串你会发现最终它们的速度会差不多。

那为什么使用Queue的速度会比进程池快那么多呢？这里主要也是因为进程池在保存数据与Queue的差异导致的。

虽然说，我们在使用进程池的时候采用的也是异步调用的方式。但是，进程池在接受返回结果的时候使用了selfwait(timeout)，而进程池最终返回结果的顺序也和调用的时候保持一致。而Queue在保存数据的时候，会通过后台的线程来写数据，所以它最终保存的结果是乱序的，相对来说它的速度会更快点。

import re

fatloss = "\nGym workout for fat loss\n\nPlate thrusters (15 reps x 3 sets)\nMountain climbers (20 reps x 3 sets)\nBox jumps (10 reps x 3 sets)\nLounges (10 reps x 3 sets)\nRenegade rows (10 reps x 3 sets)\nPress ups (15 reps x 3 sets)\nTreadmill (15 mins x 2 sets)\nSupermans (15 reps x 3 sets)\nCrunches (20 reps x 3 sets)"

# fatlosssplit('\n')

# print(fatloss)

find_all = refindall(r'[(]',fatloss)

exercise = []

for i in find_all:

exerciseappend(ireplace(' (','')lower())

# print(exercise)

num = refindall("\d+",fatloss)

reps_list = []

sets_list = []

for i in range(len(num)):

if i%2 == 0:

reps_listappend(int(num[i]))

else:

sets_listappend(int(num[i]))

x_list = []

for i in range(len(reps_list)):

x_listappend(reps_list[i] sets_list[i])

# print(x_list)

x_dict = dict(zip(exercise,x_list))

# print(x_dict)

def answer(x,a):

if 60 < a <= 65:

ans = x(1-1/100(a-60))

elif a <= 75:

ans = x(1-5/100-2/100(a-65))

elif a <= 80:

ans = x(1-25/100-3/100(a-75))

if a > 80 or 40/100+4/100(a-80) > 80 :

ans = min((40/100+4/100 (a-80)),80)

return ans

e = input('enter the exercise you want to do:')lower()

x = x_dictget(e)

a = int(input('enter your age:'))

ans = answer(x,a)

feedback = f'The extraction of {etitle()} is {ans}/mins'

print(feedback)

不确定是不是你要的东西，但姑且可以当参考吧。

自从上班以来，我就很少看纸质书了，逐渐养成了看电子书的习惯，究其原因是纸质书每年要花掉我近千元钱，哈哈，其实主要原因是我养成了收集电子书的习惯，总能找到自己喜欢的电子书，在搜寻中， 我收集了8本python电子书资料，这8本书籍适合初学python丶进阶python丶精通python！

而最近几年内容付费如火如荼，付费成了互联网经济的主流，我也很珍视自己的python电子书资源，眼下很多书在电商平台的电子版都是十几块一本， 现在我决定全部免费赠送给大家啦 。

本书内容

本书描述了Python程序的基本构件：类型、 *** 作符、语句、函数、模块、类以及异常，介绍了更多高级主题，包括复杂的实例。

本书适合Python初学者，以及已经入门但想继续学习和提高自身Python技巧的程序员。

本书内容

本书是一本Python入门书籍，适合对计算机了解不多，没有学过编程，但对编程感兴趣的读者学习使用。这本书以习题的方式引导读者一步一步学习编程，从简单的打印一直讲到完整项目的实现，让初学者从基础的编程技术入手，最终体验到软件开发的基本过程。

本书结构非常简单，共包括52个习题，其中26个覆盖了输入/输出、变量和函数三个主题，另外26个覆盖了一些比较高级的话题，如条件判断、循环、类和对象、代码测试及项目的实现等。每一章的格式基本相同，以代码习题开始，按照说明编写代码，运行并检查结果，然后再做附加练习。

本书内容

技术大咖推荐

本书特色

主要内容

本书致力于帮助Python开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优秀特性，避免重复劳动，同时写出简洁、流畅、易读、易维护，并且具有地道Python风格的代码。本书尤其深入探讨了Python语言的高级用法，涵盖数据结构、Python风格的对象、并行与并发，以及元编程等不同的方面。

本书适合中高级Python软件开发人员阅读参考。

本书内容

本书包括Python程序设计的方方面面，首先从Python的安装开始，随后介绍了Python的基础知识和基本概念，包括列表、元组、字符串、字典以及各种语句。然后循序渐进地介绍了一些相对高级的主题，包括抽象、异常、魔法方法、属性、迭代器。此后探讨了如何将Python与数据库、网络、C语言等工具结合使用，从而发挥出Python的强大功能，同时介绍了Python程序测试、打包、发布等知识。最后，作者结合前面讲述的内容，按照实际项目开发的步骤向读者介绍了几个具有实际意义的Python项目的开发过程。

本书内容

Google和YouTube由于Python的高可适应性、易于维护以及适合于快速开发而采用它。如果你想要编写高质量、高效的并且易于与其他语言和工具集成的代码，《Python学习手册：第4 版》将帮助你使用Python快速实现这一点，不管你是编程新手还是Python初学者。本书是易于掌握和自学的教程，根据作者Python专家Mark Lutz的著名培训课程编写而成。

《Python学习手册：第4版》每一章都包含关于Python语言的关键内容的独立的一课，并且包含了一个独特的“练习题”部分，其中带有实际的练习和测试，以便你可以练习新的技能并随着学习而测试自己的理解。你会发现众多带有注释的示例以及图表，它们将帮助你开始学习Python 30。

《Python学习手册：第4版》包括以下内容：

本书适合任何想要通过Python学习编程的读者，尤其适合缺乏编程基础的初学者。通过阅读本书，读者将能利用强大的编程语言和工具，并且会体会到Python编程的快乐。

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Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。Python可以用于很多的领域，从科学计算到 游戏 开发。

《Python编程初学者指南》内容浅显易懂，示例轻松活泼，是国际畅销的Python初学者教程，适合对Python感兴趣的初级和中级读者学习参考。

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优点：

Python是一种代表简单主义思想的语言，阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样，使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身;

Python底层是用C语言编写的，很多标准库和第三方库也都是用C写的，运行速度非常快;

IPython

Notebook使我们更容易使用Python进行数据工作，可以轻松地与同时共享Notebook，无需他们安装任何东西，大大减少组织代码，输出和注释文件的开销;

Python是一种通用语言，容易和直观，在学习上会比较容易，可以加快你写一个程序的快速，此外Python测试框架是一个内置的，可以保证你的代码是可重复使用和可靠的;

Python还是一个多用途语言，把不同背景的人结合在一起，作为一种常见的、容易理解，大部分程序员都懂，可以很容易地和统计学家沟通，你可以使用一个简单的工具就把你每一个工作伙伴整合起来。

由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上，比如说：Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS等。

缺点：

很多时候不能将程序连写成一行，如import sys;for i in syspath:print

i，而perl和awk就无此限制，可以较为方便的在shell下完成简单程序，不需要如Python一样，必须将程序写入一个py文件;

Python语法独特，也许不应该被称为局限，但是它用缩进来区分语句关系的方式还是给很多初学者带来了困惑，即便是很有经验的Python程序员，也可能陷入陷阱;

Python对比C、C++语言运行速度要慢一些。

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