為什么Python效率這么低，還這么火？在許多情況下，性能不是瓶頸。大約80%的應(yīng)用程序不需要高性能。python用opencv做的人臉識(shí)別占用性能嚴(yán)重，怎么優(yōu)化？關(guān)于您的問題的描述性信息太少。無法給

為什么Python效率這么低，還這么火？

在許多情況下，性能不是瓶頸。大約80%的應(yīng)用程序不需要高性能。

python用opencv做的人臉識(shí)別占用性能嚴(yán)重，怎么優(yōu)化？

關(guān)于您的問題的描述性信息太少。無法給出具體答案。你只能給出一個(gè)大概的想法。

Python雖然易學(xué)易用，但效率不高，所以一般適合實(shí)驗(yàn)性代碼開發(fā)，可以快速驗(yàn)證思想或算法的正確性。例如，在談到人臉識(shí)別時(shí)，無論是使用深度學(xué)習(xí)算法還是傳統(tǒng)算法，都應(yīng)該首先設(shè)計(jì)一個(gè)算法，驗(yàn)證它是否能正常工作。只有能夠正確檢測出人臉的算法才是可行的算法。至于效率，這是下一個(gè)優(yōu)化目標(biāo)。

一般來說，圖像處理的計(jì)算量比較大，在驗(yàn)證了算法的正確性后，通常會(huì)將Python代碼移植到更高效的C/C平臺(tái)上，特別是對于opencv，因?yàn)閛pencv的開發(fā)語言是C，至于如何用C調(diào)用Python模型，請參考我寫的一篇文章，也是關(guān)于圖像處理的。

此外，對于計(jì)算量較大的任務(wù)，如深度學(xué)習(xí)，CPU往往難以滿足計(jì)算要求，因此需要GPU加速。

如何提升網(wǎng)站的打開速度？

在這個(gè)問題上，我們可以從兩個(gè)方面考慮：服務(wù)器/網(wǎng)站建設(shè)者和客戶端/用戶端：

如果您是網(wǎng)站建設(shè)者，您可以考慮但不限于：

1。選擇強(qiáng)大的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供商，選擇高帶寬、可靠的服務(wù)器部署服務(wù)器程序，如云服務(wù)器，具有負(fù)載均衡能力。

2. 服務(wù)器端采用靜態(tài)文件生成技術(shù)，采用CDN加速靜態(tài)資源。

3. 使用緩存提高加載速度。

1. 選擇網(wǎng)速快、非人員密集的地方上網(wǎng)，最好用有線上網(wǎng)。

2. 選擇處理器能力強(qiáng)、內(nèi)存/緩存大的電腦或手機(jī)。

3. 及時(shí)清理瀏覽器緩存和其他文件。電腦和手機(jī)運(yùn)行時(shí)間過長，產(chǎn)生大量垃圾文件，處理器和內(nèi)存耗盡，這將減慢網(wǎng)頁的打開速度。

如何優(yōu)化Python爬蟲的速度？

您可以評估爬網(wǎng)程序是Io密集型還是CPU密集型。

IO密集型：程序?qū)⒋蟛糠謺r(shí)間用于等待IO，如網(wǎng)絡(luò)IO，即HTTP請求、磁盤IO，即文件讀寫等

CPU密集型：程序?qū)⒋蟛糠謺r(shí)間用于CPU計(jì)算，如文本處理、數(shù)值計(jì)算等

如果這是一個(gè)并發(fā)池，然后你就可以加快這個(gè)過程。

但是，這里的網(wǎng)絡(luò)IO有一個(gè)前提。你的帶寬不是你的爬蟲的瓶頸。

如果這是CPU密集型的，那么這部分工作可以通過進(jìn)程池（多進(jìn)程）并行處理，從而提高速度。多處理意味著你的機(jī)器是多核的。

不過，還是有一些地方值得優(yōu)化，比如一些庫的選擇，比如靚湯。雖然它非常方便，但是有更快的實(shí)現(xiàn)方法，比如selectolax，它要快得多。

如果你不能判斷，先多線程，然后多進(jìn)程。

如果單臺(tái)機(jī)器無法解決，請使用工作隊(duì)列，例如cell。多機(jī)并行，當(dāng)然可以提高速度，而且是橫向擴(kuò)展，當(dāng)然這也要讓你的任務(wù)可以分布。