Python語言其實很慢，為什么機器學(xué)習(xí)這種快速算法步驟通常還是用呢？對于那些使用了多種開發(fā)語言（Java、C#、nodejs、Erlang）然后轉(zhuǎn)到Python進行機器學(xué)習(xí)的人，我想談?wù)勎业目捶āＪ?/p>

Python語言其實很慢，為什么機器學(xué)習(xí)這種快速算法步驟通常還是用呢？

對于那些使用了多種開發(fā)語言（Java、C#、nodejs、Erlang）然后轉(zhuǎn)到Python進行機器學(xué)習(xí)的人，我想談?wù)勎业目捶ā?/p>

首先，Python真的很慢嗎？我的回答是真的。非常慢。for循環(huán)比CPP慢兩個數(shù)量級。

那么為什么要使用Python呢？如果我們遍歷超過一億個數(shù)據(jù)，兩個數(shù)量級的差異是不可接受的。但是，如果我們使用Python來執(zhí)行頂層邏輯并阻塞數(shù)以億計的數(shù)據(jù)，Python只會循環(huán)十幾次，剩下的就留給CPU和GPU了。所以兩個數(shù)量級無關(guān)緊要？一毫秒和100毫秒在整個系統(tǒng)中并不重要。

Python最大的優(yōu)點是它可以非常優(yōu)雅地將數(shù)據(jù)拋出到高效的C、CUDA中進行計算。Numpy、panda、numba這些優(yōu)秀的開源庫可以非常方便高效地處理海量數(shù)據(jù)，借助ZMQ、cell等還可以做分布式計算，gevent借助epoll系統(tǒng)IO優(yōu)化。因此，它不需要花費太多的精力就可以優(yōu)雅高效地完成海量數(shù)據(jù)處理和機器學(xué)習(xí)任務(wù)。這就是Python如此流行的原因。

好好想想。同樣的性能，代碼只有CPP或Java的三分之一或更少，不是很吸引人嗎？

為啥linux使用zeromq出現(xiàn)未定義zmq？

Windows VS2008使用zeromq指令1。下載zeromq 2。編譯zeromq庫文件，解壓縮zeromq-4.0.3.zip文件，進入buildsMSVC目錄，打開*。SLN項目文件與VS，編譯生成解決方案。編譯后，將在lib目錄中生成DLL和lib文件。三。編寫一個簡單的測試項目，并使用VS創(chuàng)建兩個新項目，一個是服務(wù)器端，另一個是客戶端。兩個文件“ZMQ。H“和”ZMQ。將在zeromq源項目的include目錄中創(chuàng)建H“Copy”utils。H“添加到新項目，并將兩個文件放在zeromq源項目的Lib目錄中”libzmq.dll”，“ 庫zmq.lib“復(fù)制到您的新項目，并添加文件”ZMQ?！癦MQ”實用程序。H“和”庫zmq.lib“添加到新項目?？蛻舳舜a：#include

連接兩個節(jié)點時，其中一個需要使用ZMQ，另一個使用ZMQuconnect（），一般使用ZMQ，bind（）連接的節(jié)點稱為server，具有相對固定的網(wǎng)絡(luò)地址，connect（）連接的節(jié)點稱為Client，其地址不固定。我們有這樣的說法：將套接字綁定到端點；將套接字連接到端點。端點是指已知的網(wǎng)絡(luò)地址。

ZMQ連接和傳統(tǒng)TCP連接之間存在差異