Python CPython 性能优化秘诀
python 广泛应用于各种领域,其易用性和强大功能备受推崇。然而,在某些情况下,它的性能可能会成为瓶颈。通过对 CPython 虚拟机的深入了解和一些巧妙的优化技巧,可以显著提升 Python 程序的运行效率。
1. 理解 CPython 虚拟机
CPython 是 Python 最流行的实现,它使用虚拟机 (VM) 来执行 Python 代码。VM 将字节码解释为机器指令,这会带来一定的时间开销。了解 VM 的工作原理有助于我们识别和优化性能瓶颈。
2. 垃圾回收
Python 使用引用计数机制进行垃圾回收,但它可能导致周期性垃圾回收暂停,从而影响程序的响应能力。为了减轻影响,可以使用以下技巧:
-
使用
del
释放不再使用的对象:及早释放不再需要的对象,减少垃圾回收的负担。 - 使用弱引用:对缓存对象使用弱引用,当它们不再被使用时,系统会自动释放它们。
- 禁用循环引用:避免在对象之间形成循环引用,这会导致它们永远无法被释放。
3. 全局解释器锁 (GIL)
GIL 是一种机制,它一次只允许一个线程执行 Python 代码。这可能会限制多线程程序的并行性。虽然 CPython 3.11 引入了部分 GIL 释放,但仍需考虑以下优化技巧:
- 使用线程池:对任务进行批处理并通过线程池异步执行它们。
- 使用 C 扩展:编写关键代码的 C 扩展,绕过 GIL。
- 考虑使用其他解释器:如 PyPy 或 Jython,它们采用不同的 GIL 实现或完全不使用 GIL。
4. 优化数据结构和算法
合适的数据结构和算法对程序性能至关重要。根据具体需求选择最佳的数据结构,例如:
- 列表:用于顺序访问和修改。
- 元组:用于不可变数据。
- 字典:用于快速查找和插入。
- 集合:用于快速成员关系测试。
5. 代码分析和优化
使用性能分析工具(如 cProfile 或 LineProfiler)识别程序中的性能瓶颈。通过重构代码、简化算法或使用更优化的库来进行针对性的优化。
6. 使用优化的库
Python 生态系统中有许多经过优化的库可用于提高性能。例如:
- NumPy:用于数值计算。
- SciPy:用于科学计算。
- Pandas:用于数据分析和操作。
7. 避免不必要的复制
避免在 Python 中不必要地复制对象。使用 copy
和 deepcopy
函数只在需要时进行复制。
演示代码:
# 使用 `del` 释放不再需要的对象 my_dict = {"key": "value"} del my_dict # 使用弱引用对缓存对象进行引用 from weakref import WeakKeyDictionary cache = WeakKeyDictionary() cache[my_obj] = "data" # 使用线程池异步执行任务 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor with ThreadPoolExecutor() as executor: results = executor.map(my_function, my_inputs)
结论
通过理解 CPython 虚拟机、采用垃圾回收优化策略、避免 GIL 的影响、优化数据结构和算法、利用优化的库以及避免不必要的复制,我们可以有效提高 Python 程序的性能。这些技巧可以帮助开发人员创建更流畅、更响应的应用程序,充分发挥 Python 的强大功能。
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[姿势估计] 实践记录:使用 Dlib 和 mediapipe 进行人脸姿势估计 - 本文重点介绍方法 2):方法 1:基于深度学习的方法:。 基于深度学习的方法:基于深度学习的方法利用深度学习模型,如卷积神经网络(CNN)或递归神经网络(RNN),直接从人脸图像中学习姿势估计。这些方法能够学习更复杂的特征表征,并在大规模数据集上取得优异的性能。方法二:基于二维校准信息估计三维姿态信息(计算机视觉 PnP 问题)。 特征点定位:人脸姿态估计的第一步是通过特征点定位来检测和定位人脸的关键点,如眼睛、鼻子和嘴巴。这些关键点提供了人脸的局部结构信息,可用于后续的姿势估计。 旋转表示:常见的旋转表示方法包括欧拉角和旋转矩阵。欧拉角通过三个旋转角度(通常是俯仰、偏航和滚动)描述头部的旋转姿态。旋转矩阵是一个 3x3 矩阵,表示头部从一个坐标系到另一个坐标系的变换。 三维模型重建:根据特征点的定位结果,三维人脸模型可用于姿势估计。通过将人脸的二维图像映射到三维模型上,可以估算出人脸的旋转和平移信息。这就需要建立人脸的三维模型,然后通过优化方法将模型与特征点对齐,从而获得姿势估计结果。 特征点定位 特征点定位是用于检测人脸关键部位的五官基础部分,还有其他更多的特征点表示方法,大家可以参考我上一篇文章中介绍的特征点检测方案实践:人脸校正二次定位操作来解决人脸校正的问题,客户在检测关键点的代码上略有修改,坐标转换部分客户见上图 def get_face_info(image). img_copy = image.copy image.flags.writeable = False image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) results = face_detection.process(image) # 在图像上绘制人脸检测注释。 image.flags.writeable = True image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR) box_info, facial = None, None if results.detections: for detection in results. for detection in results.detections: mp_drawing.Drawing.detection = 无 mp_drawing.draw_detection(image, detection) 面部 = detection.location_data.relative_keypoints 返回面部 在上述代码中,返回的数据是五官(6 个关键点的坐标),这是用 mediapipe 库实现的,下面我们可以尝试用另一个库:dlib 来实现。 使用 dlib 使用 Dlib 库在 Python 中实现人脸关键点检测的步骤如下: 确保已安装 Dlib 库,可使用以下命令: pip install dlib 导入必要的库: 加载 Dlib 的人脸检测器和关键点检测器模型: 读取图像并将其灰度化: 使用人脸检测器检测图像中的人脸: 对检测到的人脸进行遍历,并使用关键点检测器检测人脸关键点: 显示绘制了关键点的图像: 以下代码将参数 landmarks_part 添加到要返回的关键点坐标中。
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