关于python 性能提升的一些方案。
一、函数调用优化（空间跨度，避免访问内存）
程序的优化核心点在于尽量减少操作跨度，包括代码执行时间上的跨度以及内存中空间跨度。
1.大数据求和，使用sum
a = range(100000)
%timeit -n 10 sum(a)
10 loops, best of 3: 3.15 ms per loop
%%timeit
...: s = 0
...: for i in a:
...: s += i
...:
100 loops
基于Python中求和函数sum的用法详解
今天在看《集体编程智慧》这本书的时候，看到一段Python代码，当时是百思不得其解，总觉得是书中排版出错了，后来去了解了一下sum的用法，看了一些Python大神写的代码后才发现是自己浅薄了！特在此记录一下。书中代码段摘录如下：
from math import sqrt
def sim_distance(prefs, person1, person2):
# 得到shared_items的列表
si = {}
for item in pref
本文实例讲述了Python调用C语言的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
Python中的ctypes模块可能是Python调用C方法中最简单的一种。ctypes模块提供了和C语言兼容的数据类型和函数来加载dll文件，因此在调用时不需对源文件做任何的修改。也正是如此奠定了这种方法的简单性。
示例如下
实现两数求和的C代码，保存为add.c
//sample C file to add 2 numbers - int and floats
#include
int add_int(int,
计算字符串中所有数字的和，字符串中有数字和字母组合而成
如果出现连续数字，按照一个数操作
具体解释在代码行里：
def sum_str(str1):
len1=len(str1) #首先将字符串str1的长度赋值给len1
sum = n = 0 #建立一个值为0的空变量sun #建立一个值为0的空变量n
for i in range(len1): #用i来遍历字符串的长度
if 49 <= ord(str1[i]) <=
下面代码中利用了两种比对的方法，一 对图片矩阵（m x m）求解特征值，通过比较特征值是否在一定的范围内，判断图片是否相同。二 对图片矩阵（m x m）中1求和，通过比较sum和来比较图片。
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2 as cv
import numpy as np
import os
file_dir_a='C:\\Users\\wt\\Desktop\\data\\image1\\\\'
file_dir_b='C:\\Users\\wt\\De
Python中可以使用for循环实现累加求和
for循环语法：
for 变量 in range(x):
循环需要执行的代码
如下实现1到n求和：
def main():
sum = 0 # 定义变量做累加器
n = int(input('n=')) #\u4ece\u952e\u76d8\u4e0a\u8f93\u5165\u7d2f\u52a0\u7684\u8303\u56f4\n for x in range(n): \n sum += (x + 1)\n print
Python中的ctypes模块可能是Python调用C方法中最简单的一种。ctypes模块提供了和C语言兼容的数据类型和函数来加载dll文件，因此在调用时不需对源文件做任何的修改。也正是如此奠定了这种方法的简单性。
示例如下
实现两数求和的C代码，保存为add.c
//sample C file to add 2 numbers - int and floats
#include
int add_int(int, int);
float add_float(float, float);
i
