centos pandas centos8和9的区别

这篇文章给大家聊聊关于centos pandas，以及centos8和9的区别对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站哦。

python运行速度比Java慢多少(python和java哪个运行速度快)

导读：很多朋友问到关于python运行速度比Java慢多少的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！

python的性能

我用python执行时间23秒，用pypy执行时间1.54秒，用numba加速为1.5秒，c语言在本机macos上执行时间1.3秒,java运行速度1.45秒（jre8）,详细见图片，可见引入jit编译后，性能直逼c语言，而写python比写c容易太多,比java简洁，写代码速度也是非常非常重要。由于历史原因，很多python库用的c语言库，如pandas（pandas的矩阵计算用numpy优化过非常快，可能比手写c语言循环还要快），可以通过设计来分离c语言加速后的python代码和purepython，分别用不同的加速方法，如numba可以单独加速一个函数，把需要大量计算的放在一个函数用numba加速（numbapro支持显卡加速但是商业版的）。

所以只适当设计一下，python在一般计算问题下有这些解决方案下性能不是问题，实在不行，你还可以用boost::python来写个c/c++调用库来解决性能问题。

下面的测试说明，对于性能，原生python比较慢，在windows下python比linux,macos要快，用pypy后相当于java,c#速度，pypy,c#在windows下受益msvc表现较快，,go语言速度表现比较稳定，c语言理论上是最快，但受环境和编译器影响较大。对c#,java可能在GC垃圾回收时会表现不稳定，因为在oop中有大量计算后可能要回收垃圾内存对象，这个没有用到oop，只是纯计算，理论上还是c/c++语言最快。

python和java比，运行速度比java慢，java强大于改进n次的强大jre，但python在很多领域能调用很多现成的开源库，在数据分析中有优势，pyhton的代码比java要简洁，容易入门和使用。在优化的计算库帮助下,如numpynumba，pandas，scikit-learn，python的实际问题运算性能并不低于java。java主要是框架太多，相对复杂，java主要用于业务程序开发，符合软件工程理论，可伸缩性强,强类型有利于对程序的静态检查分析。java随着安卓,hadoop,spark的兴起，加入java语言的公司很多，性能也可以通过优化解决很多问题。很多服务器如ubuntuserver,centos都默认支持python，而java虚拟机需要安装配置，python的安装使用也相对简单。python的库有开箱即用感，很多业务领域，你可能还在用oop写代码，考虑设计模式，用锄头挖沟时，而python调用挖掘机api已经炒菜完工开饭了，缺点是油耗比较大。

python比java速度快？

骗人的，python是字符文本格式，直接用记事本写代码，都不用编译，改个后缀名就可以运行。java是字节码，需要编译器。文本和字节码在运行时的区别就是文本格式需要解释器对标识符长度、换行符之类的进行比对，而字节码不需要考虑这些格式。文本格式在进行解释时由于标识符的长度不等，查找代码的速度会差很多，而字节码则可以直接用一个函数指针数组来作为解释器的核心，查找速度更快。

虽然如此，python在某些时候可能会比java还快。就像是我之前有试过用Matlab和C++做矩阵运算，发现matlab比C++快了好多倍。这是因为matlab中一条指令可以被解释成一个很复杂的算法，而我又无法对C++做出很好的优化。matlab的核心也是C++程序，做矩阵运算反而比直接使用C++还快。当然，我没有拿matlab和openCV作比较。如果当时使用openCV的库函数来做矩阵运算，结果又会是天差地别。openCV的性能之高，可以靠画线和图块用来做动画，这才是真正发挥出了C++的性能。

可以说对于标准算法和菜鸡程序员，matlab可能会比C++还快。那么对于这些标准算法，python比java快，java比C++快，C++比C快就不是什么很奇怪的事情了。事实就是我自己在做一些标准算法的时候，C反而是最慢的，无论运行速度还是开发速度C都是倒数。

但是对于一些不是很标准的程序，性能的比较就很公正了。就像坐火箭朝反方向绕地球一圈和步行一百米的区别，由于脚本语言的封装程度太高，对于一些细节的操作就会力不从心。经过专家优化过的python可能不如菜鸟写的java，同样，对于这样的程序C语言的优势是压倒性的。

Python和其他语言区别？

先说一下编程语言的老大哥C/C++，这是很多人最开始学习的两门语言，C/C++的特点就是效率高，基本上是所有编程语言里效率最高的，而且一般系统中都具备C/C++编译器;

目前，C语言主要用来开发底层模块，服务应用和嵌入式应用，比如驱动、解码器、算法实现、Web服务器等;

当然C++也可以做这些，不过由于C++的复杂性和标准问题，程序员还是更愿意使用C来做，C++更适合比较复杂但又特别需要高效率的程序，比如大型游戏、基础库、大型桌面应用等。

再来说说Java，这是一门历史悠久的编程语言，可谓是很多Web应用程序、桌面程序、操作系统的立足之本，多年来霸占着编程语言排行榜的榜首;Java具备一些很好的语言特性，以及丰富的框架，在企业应用中备受青睐，因为Java能做的东西很多，游戏、网站都不在话下，在手机领域也有一席之地;尤其是智能手机爆发之后，Java的手机主场就编程了Android，一度作为Android的标准开发编程语言而存在。

然后来说说PHP，这是一种被广泛应用的开源通用脚本语言，适用于Web开发并且可嵌入到HTML中，主要目标就是允许Web开发人员快速编写动态生成的Web页面，但PHP的用途远不只是这些，PHP还包含了命令列执行接口和产生图形使用者接口程式。

最后来说说我们的重头戏，Python语言。这对于初学者来说是一个入门级编程语言，由于具有丰富和强大的库，又被叫做胶水语言，能够把其他语言制作的各种模块很轻松地联结在一起。

Python的应用领域非常广泛，分为系统编程、用户图形接口、Internet脚本、组件集成、数据库编程、快速原型、数值计算、科学计算编程、游戏、图像、人工智能、机器人编程等。

java与python的区别

1、从语法结构上来说，Java是面向对象的编程语言，语法结构上面更加严谨一些，不过Java的模块化存在问题。而对比Java来说，Python既是面向对象也是面向过程的编程语言，语法结构更加受到程序员的喜欢，具有灵活性也具有直接性。

2、从开发效率周期方面来说，Python无疑最合适，具有非常明显的优势所在。因为Python具有丰富强大的第三方库，在进行开发的时候可以避免基本工作，又属于开源性的，很多优秀的东西可以直接拿来使用，这样会很大程序的提升开发效率，缩短开发周期。

3、Java语言最大的特点就是稳定的性能以及非常好的扩展能力，也正因为这个原因大家更愿意采用Java进行程序开发。而Python虽然对比Java开发效率要低很多，不过从整体情况上来说，Python的效率已经在慢慢的提升之中，比以前好很多。

4、从应用领域上来说，Java主要应用在商业逻辑强的领域之中，比如说商城系统，金融，保险等领域，Java具有非常不错的作用;而Python主要应用在web数据分析，科学计算，金融分析，信号分析，图像算法，数学计算，人工智能等领域中。

5、从学习难易度上来说，如果是刚开始学习Python语言的话，你会发觉它要比其他语言更简单，也是对初学者十分友好的编程语言。Python语法设计非常直观，新手可以快速入门上手写应用，而Java相对于复杂一些，学习起来比较难一些。

java和python哪个好

各有优势。

java：优美，严谨，健壮，不易出错。

python：语法简单，海量第三方库。

对比：

第一：入门难度。

Python小于Java，Python的语法简洁清晰，语法接近英语，Python简单的语法和少到可以忽略不计的语法糖可以让初学者专注于思考要做的事情，而不需要在过程上大费周章。开发环境简单，能打字就能写代码，适合新手入门学习。

Java语法需要较好的逻辑思维能力，Java基础语法需要学习的东西也比较多，如：关键字、标识符、注释、常量与变量、运算符、语句、函数、数组等等，入门比Python要难些。

第二：流行程度。

自2002年起，历年世界编程语言排行榜——TIOBE排行榜，Java常年位居世界第一。Python则在2016年排在第五位；

在欧美国家，较为流行Python，而国内依旧还是Java与PHP的天下。但国内已有许多公司采用Python，且随着人工智能等计算的发展，Python大有赶超java的趋势。

第三：国内用途。

目前国内Java主要用于开发：大型企业级应用、电子政务，政府部门信息化系统、嵌入式设备及、消费类设备、大型网站（特别是淘宝、阿里巴巴等电商网站）、Android系统，APP，游戏等。而Python主要用来搞人工智能机器和运维后端方向。

缺点

python：

1、独特的语法：这也许不应该被称为局限，但是它用缩进来区分语句关系的方式还是给很多初学者带来了困惑。即便是很有经验的Python程序员，也可能陷入陷阱当中。

2、运行速度慢：这里是指与C和C++相比。

java：

1、运行java程序需要装java虚拟机。

2、java程序的运行成本比较高。机器配置不够高的时候，java显得很慢现。随着java本身的版本升级和电脑性能的强化这条基本已经不是问题了。

java和python哪个好学

Java和python犹如北乔峰南慕容，竞争不相上下。如果有能力同时学习那再好不过了，但很多刚刚接触IT行业的小伙伴在学习初期学习困难较大，还是要两者择其优。

下面是python和Java两个编程语言的对比分析，大家可以酌情参考一下，依据自己的需求来定夺自己要学习哪一门语言。

1、运行速度

Java是静态语言静态编译的，速度上要比Python快的很多，而Python动态类型语言，一边执行一边编译，速度要上慢一些。

2、对Legacy代码的支持

对于legacy代码的支持，由于Java大量的用于电商，互联网后端，银行等大型系统，所以对于legacy的代码的数量要远大于Python。而Python要更轻量级一些，没有那么多legacy的问题。尤其是Py3即将全面推广，Py2要退出历史舞台。

3、代码开发效率

Python代码开发效率非常高，同样的函数功能，Java需要十几行，Python只要几行，代码数量要远小于Java，这样开发的时间和效率比Java高很多。

4、数据库的支持

Java跟数据库结合更紧密一些，有大量的数据库支持Java，类似JDBC这样的封装，使得的Java使用数据库更容易。Python虽然没有他俩关系那么铁，但是目前支持Python的数据库也非常多，而且很多主流数据库SQL，Mongodb，Redis都有API支持Python，可以说Python不缺的就是库。

5、应用领域

Java主要的战场是在Android手机开发和Web后端开发，而Python主要应用在数据科学，机器学习，人工智能领域和IOT。可以说两个都是各自领域的霸主，但是随着谷歌扶植Kotlin来取代Java，而后端开发NodeJS强势崛起，所以Java的后端开发霸主地位正在被挑战。

6、薪资收入

月薪收入Python略胜一筹，主要是因为人工智能太火了，起步价都在30k左右，所以应届生的薪资要高于Java。但是对于资深工程师来说，就不一定喽。

6年以上的资深工程师，明显Java程序员的薪资要比Python高一些，但是也只是略高一点点。一个月都是60多K，这个收入还是很诱人的，国内应该没有这么高。

7、语法

Python的语法应该是选胜于Java，简洁优美，而且库非常非常多。如果上手学Python，Python的学习成本和难度要低很多，这也是为什么很多学生的首选语言都是Python。

所以综合来看，Python是一门上手非常快，容易学的语言，如果选择人工智能，机器学习，Python可以成为你的选择。如果你从来没有学过编程也建议你先学Python比较好一点。

而对于后端开发Java目前更占优势，因为legacy的后端市场java的份额比较大，但是对于小公司或者创业公司，后端市场Django，NodeJS也是非常有竞争力的。

结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于python运行速度比Java慢多少的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于python运行速度比Java慢多少的相关内容别忘了在本站进行查找喔。

python处理多少数据(Python处理大量数据)

本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关python处理多少数据以及Python处理大量数据的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。

本文目录一览：

1、python处理10亿级别数据求助2、python处理百万数据cpu3、利用Python处理Excel数据4、python如何处理大量excel数据?5、python处理20万数据多少时间6、利用python如何处理百万条数据（适用java新python处理10亿级别数据求助

还没有仔细分析你的算法。第一个感觉，如果没有一个超级计算机，还是想办法优化你的算法。

通常在python里，一个字典只有支持几万到几十万数据量的时候效率最高。字典太大并不适合这种数据类型。

列表也不是存贮效率高的一种方式，通常我们大数据量计算会使用array，最差也要使用blist。

另外range也不可以的。要用xrange。xrange通常不消耗多少内存。range会用很多内存。

你上面的文字描述也没有讲明白你的算法目标。如果你讲得清楚，可以直接帮你优化一下算法。

整型的KEY，完全可以不用字典，只需要一个索引加一个一个数组就可以解决。

总体感觉你自己把算法弄得复杂了，应该可以有更简单得多的算法。先优化算法再做程序吧。即使你用java实现这个功能，也会出现内存不足。另外你代码里可通还有语法错误。

cums1，cums2，cums3应该是一个东西，为什么要弄三份。又不需要改写。一份足够了。

python处理百万数据cpu

3.5GHzIntelCorei7。Python是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言，python处理百万数据cpu为3.5GHzIntelCorei7，cpu主要由运算器、控制器、寄存器三部分组成，从字面意思看就是运算就是起着运算的作用。

利用Python处理Excel数据

如果数据没有标题行，可用pandas添加默认的列名

不读取哪里数据，可用skiprows=[i]，跳过文件的第i行不读取

第一次出现的保留，其余删除

最后一次出现的保留，其余删除

**对客户聊天记录进行分组**

**对符合多个条件进行分组**

需要对每一行进行权重设置，列表行数少可行，过多不可行

假设有4行数据，设置采样权重

自动生成数据的数量，均值，标准差等数据

相关系数在-1到1之间，接近1为正相关，接近-1为负相关，0为不相关

参考书籍：

《利用pythonj进行数据分析》

《从Excel到Python——数据分析进阶指南》

python如何处理大量excel数据?

使用pip install openpyxl即可，但是在windows下安装的是2.2.6版本，但是centos自动安装的是4.1版本。

from xlwt import Workbook, Formula

import xlrd

book= Workbook()

sheet1= book.add_sheet('Sheet 1')

sheet1.write(0,0,10)

sheet1.write(1,0,Formula('A1/B1'))

sheet2= book.add_sheet('Sheet 2')

row= sheet2.row(0)

row.write(2,Formula("$A$1+$B$1*SUM('ShEEt 1'!$A$1:$b$2)"))

book= xlrd.open_workbook('formula.xls')

sheet= book.sheets()[0]

for i in range(nrows):

print(sheet.cell(i,j).value)

Python

是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。

python处理20万数据多少时间

大概三十多秒。

Python是一种使用较多的解释型、高级和通用的编程语言，具有速度快，效率高，准确度高的特点。

利用python如何处理百万条数据（适用java新

1、前言

因为负责基础服务,经常需要处理一些数据,但是大多时候采用awk以及java程序即可,但是这次突然有百万级数据需要处理,通过awk无法进行匹配,然后我又采用java来处理,文件一分为8同时开启8个线程并发处理,但是依然处理很慢,处理时长起码在1天+所以无法忍受这样的处理速度就采用python来处理,结果速度有了质的提升,大约处理时间为1个小时多一点,这个时间可以接受,后续可能继续采用大数据思想来处理,相关的会在后续继续更新。

2、安装python

第一步首先下载python软件,在官网可以根据自己情况合理下载,其余就是下一步搞定,然后在开始里面找到python的exe,点击开然后输入1+1就可以看出是否安装成功了.如下图

3、IEDA编辑器如何使用python

首先我们在idea中打开设置然后点击plugins,在里面有个输入框中输入python,根据提示找到如下的这个(idea版本不同可能影响python版本)图

然后开始创建idea工程

file-New-Project-python然后出现如下图情况(其他的下一步然后就会创建工程了)图

4、开发前知识准备

文件的读取,python读取文件非常的简单,我现在直接贴代码提供给大家

其中def是函数的定义,如果我们写定义一个函数直接前面加上def,返回值可以获取后直接用return即可

python我们直接采用with open('文件路径',模式) as f的方式来打开文件

模式：

跨文件引用:

同一个层级python是采用import直接导入文件名的方式,看下一个代码

其他说明：

其中split和java程序的split一样,strip是去掉空格换行符等,循环(for in)模式,判断某个元素是否在数组中存在则直接使用元素 in

数组

结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于python处理多少数据和Python处理大量数据的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。

CentOS离线安装Python及第三方库

在不联网的CentOS环境中安装Python3和第三方库，通常情况下会遇到复杂依赖问题。为了解决这个问题，可以借助Anaconda这个科学计算发行版。Anaconda不仅包含了Python解释器，还提供了Conda包管理和环境管理工具，使得在无网络条件下安装和管理软件包变得简单。

首先，建议在一台可以联网的CentOS虚拟机上安装Anaconda3，安装路径建议为/opt/anaconda3。创建一个新的虚拟环境myenv，激活它，并使用conda安装所需的科学计算库，如numpy、pandas和geopandas等。对于无法通过conda安装的库，如transbigdata，可以使用pip安装，并使用国内镜像源解决网络限制问题。

完成上述操作后，将myenv虚拟环境打包为myenv.tar.gz，然后在内网那台不能联网的CentOS服务器上进行离线安装。首先，你需要下载Anaconda3的离线安装包，执行安装脚本。接着，创建一个与myenv同名的虚拟环境，指定--offline参数以实现离线安装。删除已存在的myenv文件夹，解压上传的myenv.tar.gz到指定路径，并激活新环境。

最后，通过验证确认Python3和第三方库已成功安装到内网CentOS服务器的虚拟环境中。这样，即使在无网络的环境中，也能轻松地管理和使用Python及所需库。