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大家好，我是煎鱼。最近Go1.20在2月初已经正式发布，来的挺早的，以往都是拖到月底的，我翻了好几篇，发现最后还是做了不少功能取舍，被迫放了某些新特性（例如：arena等）的鸽子！怀疑Go团队2月份是有什么事要干，或者打算休假？又或是担心裁员影响工作交接？今天快速温习与我们关联性多些的新特性，看看升

背景最近做了一个周末嘉年华的活动【免费领取「王者荣耀千元账号」】，效果图如下。玩法也很简单：点击开始，计时器开始计时，点击停止，点击开始按钮后会变成停止，当计时结束时，秒表显示时间为10:00时，即可获取 「价值千元的王者荣耀账号」！编组点我体验 ！！！若遇到活动未开始或者活动结

基本概念Goroutine是一个被Go运行时管理的轻量级线程(AgoroutineisalightweightthreadmanagedbytheGoruntime)。为什么没有采用现有的表示并发名词来解释Go语言中的并发呢？因为现有的线程、协程、进程等都无法准确表达Goroutine。Gorout

背景公司有个渠道系统，专门对接三方渠道使用，没有什么业务逻辑，主要是转换报文和参数校验之类的工作，起着一个承上启下的作用。最近在优化接口的响应时间，优化了代码之后，但是时间还是达不到要求；有一个诡异的100ms左右的耗时问题，在接口中打印了请求处理时间后，和调用方的响应时间还有差了100ms左右。比

最近公司 Python后端项目进行重构，整个后端逻辑基本都变更为采用"异步"协程的方式实现。看着满屏幕经过asyncawait（协程在Python中的实现）修饰的代码，我顿时感到一脸懵逼，不知所措。虽然之前有了解过"协程"是什么东西，但并没有深入探索，于是正好借着这次机会可以好好学习一下。

这是我们手把手教你实现Python定时器的第三篇文章。前两篇：分别是手把手教你实现一个Python计时器​，和用上下文管理器扩展Python计时器​，使得我们的 Timer 类方便用、美观实用。但我们并不满足于此，仍然有一个用例可以进一步简化它。假设我们需要跟踪代码库中一个给定函

关于Python有一句名言：不要重复造轮子。但是问题有三个：1、你不知道已经有哪些轮子已经造好了，哪个适合你用。有名有姓的的著名轮子就400多个，更别说没名没姓自己在制造中的轮子。2、确实没重复造轮子，但是在重复制造汽车。包括好多大神写的好几百行代码，为的是解决一个Excel本身就有的成熟功能。3、

大家好，我是Python进阶者。前言前几天有个叫【温池】的粉丝在Python钻石交流群里问了一道关于.nc文件读取的问题，如下图所示。.nc文件和常规的文件不太一样，有专门的第三方处理库，netCDF4，需要安装才行。复制pip install netCDF4 1.如果

这篇文章讨论了安装NumPy，然后创建、读取和排序NumPy数组。NumPy（即 Numerical Python）是一个库，它使得在Python中对线性数列和矩阵进行统计和集合操作变得容易。我在Python数据类型的笔记中介绍过，它比Python的列表快几个数量级。NumPy在

 大家好!今天呢，我们来聊一聊如何加速你的python代码。Python语言的优点可以列举出许多，语法简单易懂、模块丰富、应用广泛等等。但是世界上没有有完美的东西，python一个明显缺点就是运行速度慢，至少跟C语言没法比。所以，不安于现状的Pythoner就开发了许多工具。其中，最著名的

本文主要分享如何提升Python性能的几个使用方法! 时序分析优化之前，首先要找到是哪部分代码拖慢了整个程序的运行。有时候程序的"瓶颈"不是很明显，如果找不到，以下是一些建议以供参考： 注意：这是一个计算e的x次幂的演示程序（出自Python文档）： 复制# 

 一直以来Python性能是遭人诟病的问题之一，抱怨执行慢，没法用。虽然再性能上语言的差异确实存在着明显差异，但是我认为一个非常流行的语言，运行的快慢不会成为阻扰人们使用的因素。如果是的话，可能是由于编写的程序有问题，需要优化。本文虫虫就给大家介绍一下如何调试Python应用的性能，以及怎

 本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。人生苦短，编程苦手，不妨学起Python，感受一飞冲天的快乐。不要害怕学习的过程枯燥无味，这里有程序员jackzhenguo打造的一份中文Python“糖果包”：147个代码小样，60秒一口，营养又好玩，从Pyt

 前言如果你认为结合Goroutines去处理时间和计数器很简单的话，那你就错了，这里有提到的一些与time.Timer相关的问题或bug：time:Timer.Resetisnotpossibletousecorrectly#14038[1]time:Timer.Ccanstilltri

11月份GitHub上最热门的开源项目排行已经出炉啦，在本月的名单中，大多是深度学习相关的项目，下面一起来看看详情：1.Real-Time-Voice-Cloninghttps://github.com/CorentinJ/Real-Time-Voice-CloningReal-Time-Voice

介绍我是一个程序员。从大学时代开始我就一直在进行编程，而我仍然对使用简单的Python代码所开辟的道路之多感到惊讶。但是我并不总是那么高效。我相信这是大多数程序员(尤其是刚起步的程序员)共有的一个特征，编写代码的快感始终优先于效率和简洁性。虽然这在我们的大学期间有效，但在专业环境中，尤其是在数据科学

每个数据科学项目迟早都会面临一个不可避免的挑战：速度问题。使用更大的数据集会导致处理速度变慢，因此最终必须想办法优化算法的运行时间。正如你们大多数人已经知道的，并行化是这种优化的必要步骤。python为并行化提供了两个内置库：多处理和线程。在这篇文章中，我们将探讨数据科学家如何在两者之间进行选择，以

写在前面生活在信息爆炸的今天，我们每天不得不面对和过滤海量的信息--无疑是焦躁和浮动的，这就意味着用户对你站点投入的时间可能是及其吝啬的(当然91，pronhub等刚需站点除外)。如何给用户提供迅速的响应就显得十分重要了，这可能成为你留住用户的关键。即使网站设计的再优秀，功能再完美，但是响应的巨慢，

通过学习这些关键的术语和概念来理解Python应用监测。当我***次看到术语“计数器counter”和“计量器gauge”和使用颜色及标记着“平均数”和“大于90%”的数字图表时，我的反应之一是逃避。就像我看到它们一样，我并不感兴趣，因为我不理解它们是干什么的或如何去使用。因为我的工作不需要我去注意

Python用的好，猪也能飞起来。今天，带大家学习如何让Python飞起来的方法，干货满满哦!python一直被病垢运行速度太慢，但是实际上python的执行效率并不慢，慢的是python用的解释器Cpython运行效率太差。“一行代码让python的运行速度提高100倍”这绝不是哗众取宠的论调。我