03 2020 档案

Python通过pycuda使用CUDA扩展
摘要：python对CUDA扩展有不错的支持，CUDA通过大量线程的并行化可以大幅提高代码计算速度，一般python常用numba、pycuda套件来支持CUDA扩展。numba通过JIT编译器只需将numba装饰器应用到python函数中即可实现CUDA加速，而pycuda需要基于C/C++编写kern 阅读全文
posted @ 2020-03-24 16:06 qxcheng 阅读(6454) 评论(0) 推荐(1) 编辑
Python使用C扩展介绍
摘要：Python作为一种动态语言，使用C扩展的主要目的是加快程序的运行速度，一般有三种方式去实现：swig、Python/C API、ctypes，由于swig会增加额外的复杂性，这里只对后两种方式进行简单的介绍。 1.Python/C API Python/C API由于可以在C代码中操作Python 阅读全文
posted @ 2020-03-21 18:30 qxcheng 阅读(933) 评论(0) 推荐(0) 编辑
python异步框架asyncio的使用
摘要：python对异步编程有原生的支持，即asyncio标准库，使用异步IO模型可以节约大量的IO等待时间，非常适合于爬虫任务。 1.基本用法 2.多进程+协程 如果想进一步加快爬取速度，考虑到python多线程的全局锁限制，可以采用多进程+协程的方案： 可以看出来多进程已经加快了爬取速度，具体加速效果 阅读全文
posted @ 2020-03-19 17:08 qxcheng 阅读(834) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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