python高性能包管理器 uv

uv是Astral开发的Python软件包安装程序和解析器，使用Rust编写，速度超快！本文介绍了uv的安装方法、用法以及Astral对Python打包工具的愿景。

最近，我在 Python 潮流周刊 中分享了一个超级火爆的项目，这还不到一个月，它在 Github 上已经拿下了 8K star 的亮眼成绩，可见其受欢迎程度极高！国内还未见有更多消息，我趁着周末把一篇官方博客翻译出来了，分享给大家。 作者：@charliermarsh 译者：豌豆花下猫@Python猫 英

每个公司都会因工作的需要而开通网络。但是问题来了，员工经常在上班时间聊QQ，浏览与工作无关的网页。有些公司曾经实施过惩罚制度，但效果不理想。为此，公司高层反对开通网络。这样一来，员工也有意见，认为如果不开通网络工作起来不方便。现在很疑惑，如果开

目录 一、协程 1.1、greenlet实现协程 1.2、yield 1.3、asyncio 1.4、async await 二、协程意义 三、异步编程 3.1、事件循环 3.2、快速上手 3.3、await 3.4、Task对象 3.5、asyncio.Future对象 3.5、concurrent.futures.Future对象 3.7、异步迭代器 3.8、异步上下文管理器 四、uvloop 五、实战案例

1、如果我们的app类似于股票这种，数据很多很快，之前用的tomcat自带的 websocket 又或者 spring-boot-starter-websocke 集成，但是性能在数据并发很大时就会存在问题。 2、我前面写的一篇关于 springBoot+webosket的，没有使用netty的文章 springBoot使用webSocket的几种方式以及在高并发出现的

关于上一节读者某些疑问 ：为什么你用进程并行不是线程并行？ 回答 ：由于Python解释器有GIL（全局解释器锁），在单进程的解释器上有线程安全锁，也就是说每次只能一个线程访问解释器，因此Python在语法上的多线程（multithreads）实现是不会提高并行性能的。 这一点和C

本次实验的目的是使用MPI的并行性来进行矩阵乘法优化，本人使用 Python 实现 实验硬件： CPU ：AMD Ryzen 7 5800H(3.20 GHz) 内存 ：32GB (3200MHz) 要求 ：使用一个矩阵，一个向量相乘，分别用单进程和多进程的mpi接口实现。 全局的规模参数是 Scale 数据示例 ： 当 Scale=5 时，数据示例如

同事有一段 python 脚本，里面用 pandas 读取一个几十万行的 excel 文件，但是速度实在太慢了。问我有没有什么好办法提升运行速度。如果在几个月以前，就实在没有什么好办法了。毕竟在 python 生态中，读写 excel 最后的倔强就是 openpyxl 了。你就别指望它能提速了。 现在可不一

Python成为时下技术革新的弄潮儿，全民Python的发展趋势让人们不再满足于简单地运行Python程序，逐步探索其更为广泛的日常应用和高性能设计。 以ChatGPT为代表的大模型产品对初级程序开发人员提出了挑战，要想在开发领域站稳脚跟、有发展，必须掌握更高级的技巧和能力。

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目录 ✨写在前面 ✨主要内容 ✨本书特色 ✨关于作者      🦐博客主页：大虾好吃吗的博客      🦐专栏地址：免费送书活动专栏地址 Python成为时下技术革新的弄潮儿，全民Python的发展趋势让人们不再满足于简单地运行Python程序，逐步探索其更为广泛的日常应用和高性能

部署一个 FastAPI 应用到你的服务器是一项复杂的任务。如果你对 NGINX 、 Gunicorn 和 Uvicorn 这些技术不熟悉，可能会浪费大量的时间。如果你是刚接触 Python 语言不久或者希望利用 Python 构建自己的Web应用程序，本文的内容可能会让你第一次部署时更节省时间。 FastAPI 是用于开发

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索引(在MySQL中也叫做“键(key)”) 是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。 索引对于良好的性能非常关键。尤其是当表中的数据量越来越大时，索引对性能的影响愈发重要。 在数据量较小且负载较低时，不恰当的索引对性能的影响可能还不明显，但当数据量逐渐增大时

  hello ！大家好呀！ 欢迎大家来到我的Linux高性能服务器编程系列之高性能服务器框架介绍，在这篇文章中， 你将会学习到高效的创建自己的高性能服务器，并且我会给出源码进行剖析，以及手绘UML图来帮助大家来理解，希望能让大家更能了解网络编程技术！！！ 希望这篇