Python中的远程调试与性能优化技巧分享

# 本地代码
import pdb
import socket

def remote_debugging_example():
    x = 5
    y = 10
    z = x + y
    pdb.set_trace()  # 设置断点
    print("结果：", z)

# 连接远程服务器
client_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
client_socket.connect(('remote_server_ip', 1234))

# 发送调试命令
client_socket.send(b'debug\n')

# 接收调试命令的响应
response = client_socket.recv(1024)

# 执行远程调试
if response == b'ready':
    remote_debugging_example()

# 关闭连接
client_socket.close()

# 使用字典存储键值对
my_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

# 使用集合存储唯一元素
my_set = {1, 2, 3, 4, 5}

# 不推荐的递归实现
def factorial(n):
    if n == 0:
        return 1
    else:
        return n * factorial(n-1)

# 推荐的迭代实现
def factorial(n):
    result = 1
    for i in range(1, n+1):
        result *= i
    return result

# 使用生成器生成斐波那契数列
def fibonacci(n):
    a, b = 0, 1
    for _ in range(n):
        yield a
        a, b = b, a + b

# 使用迭代器遍历列表
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
my_iterator = iter(my_list)
for item in my_iterator:
    print(item)

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

# 定义一个计算密集型任务
def calculate(num):
    result = 0
    for i in range(num):
        result += i
    return result

# 使用多进程池并行执行任务
with ProcessPoolExecutor() as executor:
    results = executor.map(calculate, [1000000, 2000000, 3000000])

# 打印结果
for result in results:
    print(result)

from numba import jit

# 使用 JIT 编译器加速函数
@jit
def calculate(num):
    result = 0
    for i in range(num):
        result += i
    return result

# 调用加速后的函数
result = calculate(1000000)
print(result)

# 使用 C 扩展模块加速计算
import my_extension_module

result = my_extension_module.calculate(1000000)
print(result)

# 手动释放对象占用的内存空间
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
del my_list

import numpy as np

# 使用 NumPy 进行矩阵运算
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
result = np.dot(a, b)
print(result)

import functools

# 使用缓存装饰器加速函数
@functools.lru_cache(maxsize=None)
def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

result = fibonacci(10)
print(result)

import asyncio

# 异步执行任务
async def async_task():
    print("开始执行任务")
    await asyncio.sleep(1)
    print("任务执行完成")

# 创建事件循环并运行异步任务
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(async_task())

import threading

# 定义一个多线程执行的函数
def thread_task():
    print("线程任务开始")
    # 执行任务代码
    print("线程任务结束")

# 创建并启动线程
thread = threading.Thread(target=thread_task)
thread.start()

# 原始代码
result = 0
for i in range(1000000):
    result += i

# 优化后的代码
result = sum(range(1000000))

# 使用内置函数和运算符进行列表操作
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
sum_of_list = sum(my_list)  # 使用 sum 函数求列表元素的和
max_of_list = max(my_list)  # 使用 max 函数求列表中的最大值

# 不推荐的创建列表的方式
my_list = []
for i in range(1000000):
    my_list.append(i)

# 推荐的列表推导式
my_list = [i for i in range(1000000)]

# 使用 join 方法连接字符串
my_list = ['a', 'b', 'c', 'd']
result = ''.join(my_list)

# 避免使用字符串连接操作
result = ''
for item in my_list:
    result += item