python核心加速

Ⅰ python機器學習庫怎麼使用

1. Scikit-learn（重點推薦）
www .github .com/scikit-learn/scikit-learn
Scikit-learn 是基於Scipy為機器學習建造的的一個Python模塊，他的特色就是多樣化的分類，回歸和聚類的演算法包括支持向量機，邏輯回歸，樸素貝葉斯分類器，隨機森林，Gradient Boosting，聚類演算法和DBSCAN。而且也設計出了Python numerical和scientific libraries Numpy and Scipy2、Keras（深度學習）
https://github.com/fchollet/keras
Keras是基於Theano的一個深度學習框架，它的設計參考了Torch，用Python語言編寫，是一個高度模塊化的神經網路庫，支持GPU和CPU。
3、Lasagne（深度學習）
不只是一個美味的義大利菜，也是一個和Keras有著相似功能的深度學習庫，但其在設計上與它們有些不同。
4.Pylearn2
www .github .com/lisa-lab/pylearn2
Pylearn是一個讓機器學習研究簡單化的基於Theano的庫程序。它把深度學習和人工智慧研究許多常用的模型以及訓練演算法封裝成一個單一的實驗包，如隨機梯度下降。
5.NuPIC
www .github .com/numenta/nupic
NuPIC是一個以HTM學習演算法為工具的機器智能平台。HTM是皮層的精確計算方法。HTM的核心是基於時間的持續學習演算法和儲存和撤銷的時空模式。NuPIC適合於各種各樣的問題,尤其是檢測異常和預測的流數據來源。
6. Nilearn
www .github .com/nilearn/nilearn
Nilearn 是一個能夠快速統計學習神經影像數據的Python模塊。它利用Python語言中的scikit-learn 工具箱和一些進行預測建模，分類，解碼，連通性分析的應用程序來進行多元的統計。
7.PyBrain
www .github .com/pybrain/pybrain
Pybrain是基於Python語言強化學習，人工智慧，神經網路庫的簡稱。 它的目標是提供靈活、容易使用並且強大的機器學習演算法和進行各種各樣的預定義的環境中測試來比較你的演算法。
8.Pattern
www .github .com/clips/pattern
Pattern 是Python語言下的一個網路挖掘模塊。它為數據挖掘，自然語言處理，網路分析和機器學習提供工具。它支持向量空間模型、聚類、支持向量機和感知機並且用KNN分類法進行分類。
9.Fuel
www .github .com/mila-udem/fuel
Fuel為你的機器學習模型提供數據。他有一個共享如MNIST, CIFAR-10 (圖片數據集), Google's One Billion Words (文字)這類數據集的介面。你使用他來通過很多種的方式來替代自己的數據。
10.Bob
www .github .com/idiap/bob
Bob是一個免費的信號處理和機器學習的工具。它的工具箱是用Python和C++語言共同編寫的，它的設計目的是變得更加高效並且減少開發時間，它是由處理圖像工具,音頻和視頻處理、機器學習和模式識別的大量軟體包構成的。
11.Skdata
www .github .com/jaberg/skdata
Skdata是機器學習和統計的數據集的庫程序。這個模塊對於玩具問題，流行的計算機視覺和自然語言的數據集提供標準的Python語言的使用。
12.MILK
www .github .com/luispedro/milk
MILK是Python語言下的機器學習工具包。它主要是在很多可得到的分類比如SVMS,K-NN,隨機森林，決策樹中使用監督分類法。 它還執行特徵選擇。 這些分類器在許多方面相結合,可以形成不同的例如無監督學習、密切關系金傳播和由MILK支持的K-means聚類等分類系統。
13.IEPY
www .github .com/machinalis/iepy
IEPY是一個專注於關系抽取的開源性信息抽取工具。它主要針對的是需要對大型數據集進行信息提取的用戶和想要嘗試新的演算法的科學家。
14.Quepy
www .github .com/machinalis/quepy
Quepy是通過改變自然語言問題從而在資料庫查詢語言中進行查詢的一個Python框架。他可以簡單的被定義為在自然語言和資料庫查詢中不同類型的問題。所以，你不用編碼就可以建立你自己的一個用自然語言進入你的資料庫的系統。
現在Quepy提供對於Sparql和MQL查詢語言的支持。並且計劃將它延伸到其他的資料庫查詢語言。
15.Hebel
www .github .com/hannes-brt/hebel
Hebel是在Python語言中對於神經網路的深度學習的一個庫程序，它使用的是通過PyCUDA來進行GPU和CUDA的加速。它是最重要的神經網路模型的類型的工具而且能提供一些不同的活動函數的激活功能，例如動力，涅斯捷羅夫動力，信號丟失和停止法。
16.mlxtend
www .github .com/rasbt/mlxtend
它是一個由有用的工具和日常數據科學任務的擴展組成的一個庫程序。
17.nolearn
www .github .com/dnouri/nolearn
這個程序包容納了大量能對你完成機器學習任務有幫助的實用程序模塊。其中大量的模塊和scikit-learn一起工作，其它的通常更有用。
18.Ramp
www .github .com/kvh/ramp
Ramp是一個在Python語言下制定機器學習中加快原型設計的解決方案的庫程序。他是一個輕型的pandas-based機器學習中可插入的框架，它現存的Python語言下的機器學習和統計工具（比如scikit-learn,rpy2等）Ramp提供了一個簡單的聲明性語法探索功能從而能夠快速有效地實施演算法和轉換。
19.Feature Forge
www .github .com/machinalis/featureforge
這一系列工具通過與scikit-learn兼容的API，來創建和測試機器學習功能。
這個庫程序提供了一組工具，它會讓你在許多機器學習程序使用中很受用。當你使用scikit-learn這個工具時，你會感覺到受到了很大的幫助。（雖然這只能在你有不同的演算法時起作用。）20.REP
www .github .com/yandex/rep
REP是以一種和諧、可再生的方式為指揮數據移動驅動所提供的一種環境。
它有一個統一的分類器包裝來提供各種各樣的操作，例如TMVA, Sklearn, XGBoost, uBoost等等。並且它可以在一個群體以平行的方式訓練分類器。同時它也提供了一個互動式的情節。
21.Python 學習機器樣品
www .github .com/awslabs/machine-learning-samples用亞馬遜的機器學習建造的簡單軟體收集。
22.Python-ELM
www .github .com/dclambert/Python-ELM
這是一個在Python語言下基於scikit-learn的極端學習機器的實現。
23.gensim
主題模型python實現
Scalable statistical semantics
Analyze plain-text documents for semantic structureRetrieve semantically similar documents

Ⅱ Python之父：Python 4.0可能不會來了

機器之心報道

2020 年 1 月 1 日，Python 官方結束了對 Python 2 的維護，意味著 Python 2 完全退休，進入 Python 3 時代。之後，關於 Python 4 的發布排期也成為了社區的熱門議題。

去年，Python 之父 Van Rossum 在推特上表示，假如會有 Python 4，從 3 到 4 的版本過渡會更像從 1 到 2 的過渡，而不會像從 2 到 3 的過渡。

但在最近接受 Microsoft Reactor 采訪時，Van Rossum 被問及 Python 的未來，以及什麼時候會出 Python 4.0。 他卻表示，可能不會有 Python 4 了。

Van Rossum 回答說：「我和 Python 核心開發團隊的成員對 Python 4.0 沒什麼想法，提不起興趣，估計至少會一直編號到 3.33。」

視頻地址：https://www.youtube.com/watch?v=aYbNh3NS7jA

在從 Python 2 過渡到 Python 3 時已經被上了一課的 Van Rossum 表示，在內部的嚴肅場合，談論 Python 4 是個禁忌，大家只會在飲茶時把 Python 4 當玩笑開。

2020 年 4 月，Python 2.7 生命周期中的最後一個版本 - Python 2.7.18 發布了。彼時 Van Rossum 警告過開發人員 Python 3 與 Python 2 不兼容，因此基於 Python 2 的軟體庫依賴項將不能升級至版本 3.0。

那是一個延續了數年之久，緩慢而又痛苦的遷移期。Van Rossum 說：「實際上，Python 比核心開發人員意識到的要成功得多，因此我們應該對從 Python 2 過渡到 Python3 更加了解和支持。但當時我們錯誤地認為過渡會很簡單，因為我們都像 Python 編程中的愛因斯坦一樣，可以在睡眠中將代碼從 Python 2 轉換為 Python3。」

不過，Van Rossum 並沒有完全排除 Python 4.0 的可能性，他暗示道，當 Python 與 C 的兼容性發生重大變化時，可能會改變目前的想法。Van Rossum 表示：「如果不更改語言就會與 C 擴展存在嚴重的不兼容，或者我們能夠擺脫全局解釋器鎖（GIL），這樣的情況下我們可能被迫升級至 Python4.0。」

然而，關於預計在 10 月發布的 Python 3.10，以及將實現一些重大速度提升的版本 3.11，Van Rossum 強調，重點依舊是盡可能長時間地漸進式的更新編程語言。

兩年前，Guido van Rossum 從 Dropbox 離職，宣布退休，但又在 2020 年 11 月加入了微軟，主動結束了自己的退休生活。當時他表示，將致力於「使用戶更好地使用 Python（並且不僅僅是在 Windows 系統上）」。

「現在，我們有一個嚴格的年度發布時間表，Python 3.10 之後是 3.11，之後是 3.12，依此類推。（在 Python 4 之前）我們必須先發布 3.9，每次添加另一個數字並不是容易的事，但仍然比從 3 到 4 輕松得多。」

「Python 的加速是漸進式的，3.11 版本會有新的速度提升，我們會在 3.12 和 3.13 中將其進一步提高。」

接下來，讓 Python 更快是 Python 核心開發團隊的工作重點。在近日的 PyCon Language Summit 上，Van Rossum 宣布目標是在 3.11 版本中將 CPython 的性能提高一倍。

Van Rossum 還介紹了通過外部項目（比如 Pyston）來加速語言的努力，Pyston 項目是 Python 3.8.8 的實現，該實現最初發布在 Dropbox，後來開源。其創建者最近發布了 Pyston 2.2，相比 CPython 3.8.8 的性能提高了 30％。

「現在，我覺得大約有一年時間來證明我們在 Python 性能上取得了進步，3.11 會比 3.10 快得多。」

同時，Van Rossum 也分享了自己對其他編程語言的看法，他欣賞 Rust 改進 C++ 代碼的能力，並且 Go 是「比較 Python」的語言中最有趣的。

「你可能注意到，在過去的六七年裡，我們一直在 Python 中添加可選的靜態類型，也叫漸進類型。」Python 之父也介紹了 Python 近年來對 TypeScript 的重視程度。

「當開始項目時，我實際上並不了解 TypeScript，所以我不能說最初是受到了 TypeScript 的啟發…… 如今，我們肯定是以 TypeScript 為樣板，有時我們發布了新功能，因為某些功能相對 Typescript 是缺失的，然後我們根據用戶需求將其進行添加，非常成功。」

Van Rossum 說，Python 仍然在努力尋找重獲成功的方法。在他看來，Hejlsberg 是一個非常聰明的人，TypeScript 正在做的一些事情，是 Python 未來需要弄清楚的。實際上 TypeScript 也在向 Python 學習，就像 javaScript 在一些領域從 Python 那裡學習一樣。

參考鏈接：https://www.tectalk.co/why-python-4-0-might-never-arrive-according-to-its-creator/

Ⅲ 現在學習python看什麼書比較好

人工智慧時代的來臨讓Python嶄露頭角，語法簡潔、功能強大的特性更是吸引了很多人學習Python。由於某些條件的限制，有部分人選擇自學Python，而需要什麼書籍資料成為困擾她們的一大難題。Python初學者看什麼書？
1、《Python編程：入門到實踐》
書中內容分為基礎篇和實戰篇兩部分。基礎篇介紹基本的編程概念，實戰篇介紹如何利用新學到的知識開發功能豐富的項目：2D游戲《外星人入侵》，數據可視化實戰，Web應用程序。

推薦理由：這本書，書中涵蓋的內容是比較精簡的，沒有艱深晦澀的概念，最重要的是每個小結都附帶有」動手試一試」環節。理論和實踐恰到好處，行文邏輯流暢，不跳躍，手把手教的感覺，卻絕不啰嗦，非常適合入門。

2、《Python基礎教程》
這本書內容涉及的范圍較廣，既能為初學者夯實基礎，又能幫助程序員提升技能，適合各個層次的Python開發人員閱讀參考。最後幾章的10各項目更是這本書最大的亮點，不僅實用而且講解到位。

推薦理由：做為一門語言教程書籍，這本書講得非常不錯！該說的說得清楚，不該說的輕輕點到，讀者想要網上查找的時候也有跡可循，輕重把握很好。作者會將不同的理解方式和實現方式放在一個例子中，更多的時候作者會有頗為有趣的幽默來讓讀者感到輕松愉快。

3、《笨方法學Python》
這是一本Python入門書籍，適合對計算機了解不多，沒有學過編程，但對編程感興趣的讀者學習使用。這本書以習題的方式引導讀者一步一步學習編程，從簡單的列印一直講到完整項目的實現，讓初學者從基礎的編程技術入手，最終體驗到軟體開發的基本過程。

推薦理由：編程入門的必備書，從一個個的小例子入手，不僅是教你寫Python代碼，還有編程的技巧。

4、《Python編程快速上手》
本書的首部分介紹了基本Python編程概念，第二部分介紹了一些不同的任務，通過編寫Python程序，可以讓計算機自動完成它們。同時，每章的末尾還提供了一些習題和深入的實踐項目，幫助讀者鞏固所學的知識。

推薦理由：本書尤其適合缺乏編程基礎的初學者，語法使用Python 3，書中不僅介紹了Python語言的基礎知識，而且還通過項目實踐教會讀者如何應用這些知識和技能。有其它編程語言經驗的同學，也可以直接看著本書快速了解Python可以做什麼，語法問題可以邊做東西邊查！

5、《Python核心編程》
書中內容總共分為3部分。

第1部分為講解了Python的一些通用應用，包括正則表達式、網路編程、Internet客戶端編程、多線程編程、GUI編程、資料庫編程等。第2部分講解了與Web開發相關的主題，包括Web客戶端和伺服器、CGI和WSGI相關的Web編程、Django Web框架等。第3部分則為一個補充/實驗章節，包括文本處理以及一些其他內容。

推薦理由：它仔細、深入地剖析了一些重要的Python主題，而且讀者無需大量的相關經驗也能看懂。與所有其他Python入門類圖書不同的是，它不會用隱晦、難以理解的文字來折磨讀者，而是始終立足於幫助讀者牢固掌握Python的語法和結構。

想要快速入門Python開發，僅靠看書怎麼夠，畢竟編程最重要的就是練習。

Ⅳ python為什麼是人工智慧首選

1、人生苦短，我用Python：簡單、高效、易入門
在討論為什麼選擇Python之前我們首先得知道Python是個什麼東西。Python是一種面向對象、解釋型計算機程序設計語言。它的設計初衷就是優雅、明確、簡單。比起同樣是面向對象的Java語言，函數、模塊、字元串、數字對於Python來說全都是對象，而不像Java中還有基本類型一說。
有些小夥伴可能要問了，Python作為腳本語言，運行速度沒有Java和c++快，為什麼還要選擇Python。
人工智慧的核心計算全是C語言寫好的底層，Python只是寫邏輯。不是說C語言寫不了上層邏輯，只是代碼量太大，開發效率低。運行速度可以通過硬體升級來提升，但是開發速度卻不能通過堆人手來提升。對於目前人工智慧的應用來說，快速開發比快速執行更有效。
2、Python具有豐富而強大的庫，昵稱膠水語言
上面我們提到人工智慧真正的計算是依靠於C語言來完成的。要想編寫人工智慧的邏輯，就需要一個從其他語言到C語言的借口，Python是門檻最低最容易的。而且Python在歷史上也一直充當著科學計算和數據分析的重要工具的角色，有numpy這樣的基礎庫既減少了開發的工作量，也方便從業人員上手。
3、python應用領域廣泛，上天支持航天航空系統開發，下至小游戲開發，幾乎無所不能。
Python是通用語言，什麼地方都可以用，不過最佳應用場景是那些追求開發速度而不太在乎運行效率的地方。
Python現在最大的應用是web後台，然後還有linux系統管理，各種平台下快速原型開發，小工具編寫，或者作為粘合語言來調度其他語言寫的東西。
這里我們簡單舉幾個例子。
①web應用開發
伺服器端編程，具有豐富的Web開發框架，如Django和TurboGears，快速完成一個網站的開發和Web服務。典型如國內的豆瓣、果殼網等;國外的Google、Dropbox等。
②系統網路運維
在運維的工作中，有大量重復性工作的地方，並需要做管理系統、監控系統、發布系統等，將工作自動化起來，提高工作效率，這樣的場景Python是一門非常合適的語言。
③3D游戲開發
Python有很好的3D渲染庫和游戲開發框架，有很多使用Python開發的游戲，如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。常用PyGame、Pykyra等，對於想要進軍游戲行業的同學們，Python也是一個不錯的選擇。
4、2018IEEE Spectrum編程語言排行榜，Python徹底甩掉java，位居48種編程語言之首
Python不但雄踞第一，在綜合指數、用戶增速、就業優勢和開源語言單項中，全都霸佔榜首。開發人工智慧的人不一定都是非常專業的程序員，很多學術界和從事數據分析的人並不熟悉編程。如果說要選擇一門語言來入門編程，Python絕對是首選。
精簡了很多不必要的符號，便於閱讀理解，盡可能的接近自然語言，編程簡單直接，適合初學編程者。即使是非計算機專業的0基礎小白也可以分分鍾入門。這就是為什麼Python可以被這么多人選擇和喜愛的理由。
5、Python作為大中小教育編程語言首先入門語言，可謂上可直通人工智慧，下則對接初高中編程入門
Python作為一門編程語言，今年以來熱度和影響力持續上升，已經上升到了國家戰略的層面上。山東省在最新出版的小學信息技術六年級教材中加入了Python的內容；編程界也一直有傳言浙江省將對中學信息技術教材進行改動，VB已死，Python當立。
國家相關教育部門對於「人工智慧普及」格外重視，不僅將Python列入到小學、中學和高中等傳統教育體系中，並藉此為未來國家和社會發展奠定了人工智慧的人才培養基礎，逐步由底層向高層推動「全民學Python」，從而進一步實現人工智慧技術的推動和社會人才結構的更迭。

Ⅳ python主要是做什麼

1. Web開發
最火的Python
web框架Django，支持非同步高並發的Tornado框架，短小精悍的flask，bottle，Django官方的標語把Django定義為the
framework for perfectionist with deadlines(大意是一個為完全主義者開發的高效率web框架)
2. 網路編程
支持高並發的Twisted網路框架，py3引入的asyncio使非同步編程變的非常簡單
3. 爬蟲開發
爬蟲領域，Python幾乎是霸主地位，Scrapy/Request/BeautifuSoap/urllib等，想爬啥就爬啥
4. 雲計算開發
目前最火最知名的雲計算框架就是OpenStack，Python現在的火，很大一部分就是因為雲計算市場近幾年的爆發
5. 人工智慧
MASA和Google早期大量使用Python，為什麼Python積累了豐富的科學運算庫，當AI時代來臨後，Python從眾多編程語言中脫穎而出，各種人工智慧演算法都基於Python編寫，由其PyTorch之後，Python作為AI時代頭牌語言的位置基本確立!
6. 自動化運維
問問中國的每個運維人員，運維人員必須會的語言是什麼?10個人詳細會給你一個相同的答案，它的名字叫Python
7. 金融分析
金融公司使用的很多分析程序、高頻交易軟體就是用的Python，目前，Python是金融分析、量化交易領域里用的最多的語言
8. 科學運算
97年開始，NASA就在大量使用Python在進行各種復雜的科學運算，隨著NumPy，SciPy，Matplotlib，Enthought
librarys等眾多程序庫的開發，使得Python越來越適合做科學計算、繪制高質量的2D和3D圖像。和科學計算領域最流行的商業軟體Matlab相比，Python是一門通用的程序設計語言，比Matlab所採用的腳本語言的應用范圍更廣泛
9. 游戲開發
在網路游戲開發中Python也有很多應用。相比Lua or
C++，Python比Lua有更高階的抽象能力，可以用更少的代碼描述游戲業務邏輯，與Lua相比，Python更適合作為一種Host語言，即程序的入口點是在Python那一端會比較好，然後用C/C++在非常必要的時候寫一些擴展。Python非常適合編寫1萬行以上的項目，而且能夠很好的把網游項目的規模控制在10萬行代碼以內。
10. 桌面軟體
雖然大家很少使用桌面軟體了，但是Python在圖形界面開發上也很強大，你可以用tkinter/PyQT框架開發各種桌面軟體!

Ⅵ python如何進行內存管理

Python的內存管理主要有三種機制：引用計數機制，垃圾回收機制和內存池機制。
引用計數機制
簡介
python內部使用引用計數，來保持追蹤內存中的對象，Python內部記錄了對象有多少個引用，即引用計數，當對象被創建時就創建了一個引用計數，當對象不再需要時，這個對象的引用計數為0時，它被垃圾回收。
特性
1.當給一個對象分配一個新名稱或者將一個對象放入一個容器(列表、元組或字典)時，該對象的引用計數都會增加。
2.當使用del對對象顯示銷毀或者引用超出作用於或者被重新賦值時，該對象的引用計數就會減少。
3.可以使用sys.getrefcount()函數來獲取對象的當前引用計數。多數情況下，引用計數要比我們猜測的大的多。對於不可變數據(數字和字元串)，解釋器會在程序的不同部分共享內存，以便節約內存。
垃圾回收機制
特性
1.當內存中有不再使用的部分時，垃圾收集器就會把他們清理掉。它會去檢查那些引用計數為0的對象，然後清除其在內存的空間。當然除了引用計數為0的會被清除，還有一種情況也會被垃圾收集器清掉：當兩個對象相互引用時，他們本身其他的引用已經為0了。
2.垃圾回收機制還有一個循環垃圾回收器, 確保釋放循環引用對象(a引用b, b引用a, 導致其引用計數永遠不為0)。
內存池機制
簡介
在Python中，許多時候申請的內存都是小塊的內存，這些小塊內存在申請後，很快又會被釋放，由於這些內存的申請並不是為了創建對象，所以並沒有對象一級的內存池機制。這就意味著Python在運行期間會大量地執行malloc和free的操作，頻繁地在用戶態和核心態之間進行切換，這將嚴重影響Python的執行效率。為了加速Python的執行效率，Python引入了一個內存池機制，用於管理對小塊內存的申請和釋放。
內存池概念
內存池的概念就是預先在內存中申請一定數量的，大小相等的內存塊留作備用，當有新的內存需求時，就先從內存池中分配內存給這個需求，不夠了之後再申請新的內存。這樣做最顯著的優勢就是能夠減少內存碎片，提升效率。內存池的實現方式有很多，性能和適用范圍也不一樣。
特性
1.Python提供了對內存的垃圾收集機制，但是它將不用的內存放到內存池而不是返回給操作系統。
2.Pymalloc機制。為了加速Python的執行效率，Python引入了一個內存池機制，用於管理對小塊內存的申請和釋放。
3.Python中所有小於256個位元組的對象都使用pymalloc實現的分配器，而大的對象則使用系統的 malloc。
4.對於Python對象，如整數，浮點數和List，都有其獨立的私有內存池，對象間不共享他們的內存池。也就是說如果你分配又釋放了大量的整數，用於緩存這些整數的內存就不能再分配給浮點數。

Ⅶ 學Python有前途么

毋庸置疑，Python前景很廣闊。首先，對應崗位多。Python被稱為編程語言中的萬能膠水，這是一門應用面很廣的語言，被廣泛的用在Web開發、運維自動化、測試自動化、數據挖掘等多個行業和領域。【更系統全面的學習資料，點擊查看】

無論是國內的網路、位元組跳動、阿里巴巴、騰訊、華為還是國外的谷歌、NASA、YouTube、Facebook、工業光魔、紅帽等都在用Python完成各種各樣的任務。其次，市場需求大。從最新Python招聘崗位需求來看，Python工程師的崗位需求量巨大，並且崗位需求量還在呈現上漲的趨勢。全國Python崗位需求量接近10W個。最後，薪資水平。目前初級Python工程師薪資待遇就達10-15K，而隨著開發年限的增加，Python開發者薪資呈直線上升的變化趨勢，工作8年的Python薪資攀升至25K左右。此外，國家也在加大培養Python人才。國務院發布《新一代人工智慧發展規劃》，人工智慧正式納入國家發展戰略，並且已經有數個省份將Python納入到高考體系，國家計算機二級考試新增 「 Python 語言程序設計」科目。總的來說，Python是很有前途的，符合時代發展的大方向，感興趣的小夥伴，可以放心大膽的去嘗試。關於Python培訓的更多相關知識，建議到千鋒教育進行更詳細的了解，目前，千鋒教育已在北京、深圳、上海、廣州、鄭州、大連等20餘個核心城市建立直營校區，等待你的隨聽。【千鋒IT培訓機構，熱門IT課程試聽名額限時領取】

Ⅷ Python引入了一個機制：引用計數。

python內部使用引用計數，來保持追蹤內存中的對象，
Python內部記錄了對象有多少個引用
，即引用計數，當對象被創建時就創建了一個引用計數，當對象不再需要時，這個對象的引用計數為0時，它被垃圾回收。
總結一下對象會在一下情況下引用計數加1：
1.對象被創建：x=4
2.另外的別人被創建：y=x
3.被作為參數傳遞給函數：foo(x)
4.作為容器對象的一個元素：a=[1,x,'33']
引用計數減少情況
1.一個本地引用離開了它的作用域。比如上面的foo(x)函數結束時，x指向的對象引用減1。
2.對象的別名被顯式的銷毀：del x ；或者del y
3.對象的一個別名被賦值給其他對象：x=789
4.對象從一個窗口對象中移除：myList.remove(x)
5.窗口對象本身被銷毀：del myList，或者窗口對象本身離開了作用域。垃圾回收
1、當內存中有不再使用的部分時，垃圾收集器就會把他們清理掉。
它會去檢查那些引用計數為0的對象
，然後清除其在內存的空間。當然除了引用計數為0的會被清除，還有一種情況也會被垃圾收集器清掉：當兩個對象相互引用時，他們本身其他的引用已經為0了。
2、垃圾回收機制還有一個
循環垃圾回收器
, 確保釋放循環引用對象(a引用b, b引用a, 導致其引用計數永遠不為0)。
在Python中，許多時候申請的內存都是小塊的內存，這些小塊內存在申請後，很快又會被釋放，由於這些內存的申請並不是為了創建對象，所以並沒有對象一級的內存池機制。
這就意味著Python在運行期間會大量地執行malloc和free的操作，頻繁地在用戶態和核心態之間進行切換，這將嚴重影響Python的執行效率。為了加速Python的執行效率，Python引入了一個內存池機制，用於管理對小塊內存的申請和釋放。
內存池機制
Python提供了對內存的垃圾收集機制，但是它將不用的內存放到內存池而不是返回給操作系統。
Python中所有小於256個位元組的對象都使用pymalloc實現的分配器，而大的對象則使用系統的
malloc。另外Python對象，如整數，浮點數和List，都有其獨立的私有內存池，對象間不共享他們的內存池。也就是說如果你分配又釋放了大量的整數，用於緩存這些整數的內存就不能再分配給浮點數。
在Python中，許多時候申請的內存都是小塊的內存，這些小塊內存在申請後，很快又會被釋放，由於這些內存的申請並不是為了創建對象，所以並沒有對象一級的內存池機制。這就意味著Python在運行期間會大量地執行malloc和free的操作，頻繁地在用戶態和核心態之間進行切換，這將嚴重影響
Python的執行效率。這也就是之前提到的

Ⅸ Python 適合大數據量的處理嗎

百萬級別數據是小數據，python處理起來不成問題，但python處理數據還是有些問題的

Python處理大數據的劣勢：

1、python線程有gil，通俗說就是多線程的時候只能在一個核上跑，浪費了多核伺服器。在一種常見的場景下是要命的：並發單元之間有巨大的數據共享或者共用（例如大dict），多進程會導致內存吃緊，多線程則解決不了數據共享的問題，單獨的寫一個進程之間負責維護讀寫這個數據不僅效率不高而且麻煩

2、python執行效率不高，在處理大數據的時候，效率不高，這是真的，pypy（一個jit的python解釋器，可以理解成腳本語言加速執行的東西）能夠提高很大的速度，但是pypy不支持很多python經典的包，例如numpy（順便給pypy做做廣告，土豪可以捐贈一下PyPy - Call for donations）

3、絕大部分的大公司，用java處理大數據不管是環境也好，積累也好，都會好很多

Python處理數據的優勢（不是處理大數據）：

1、異常快捷的開發速度，代碼量巨少

2、豐富的數據處理包，不管正則也好，html解析啦，xml解析啦，用起來非常方便

3、內部類型使用成本巨低，不需要額外怎麼操作（java，c++用個map都很費勁）

4、公司中，很大量的數據處理工作工作是不需要面對非常大的數據的

5、巨大的數據不是語言所能解決的，需要處理數據的框架（hadoop， mpi。。。。）雖然小眾，但是python還是有處理大數據的框架的，或者一些框架也支持python

6、編碼問題處理起來太太太方便了

綜上所述：

1、python可以處理大數據

2、python處理大數據不一定是最優的選擇

3. python和其他語言（公司主推的方式）並行使用是非常不錯的選擇

4. 因為開發速度，你如果經常處理數據，而且喜歡linux終端，而且經常處理不大的數據（100m一下），最好還是學一下python