一键将 C/C++ 代码转换为 Python 能调用的代码 韦泽华 大家以前都是怎样调用C++代码呢？ 1. Cython 2. boost.python/pybind11 3. ctypes 先不讨论这些工具的优劣 先给大家介绍一下 如何使用c2py来调用C++代码 在此之前给大家看一下要调用的C++代码源文件 • 我肯定是会拿上期所的API来作示范： (看一眼就好了) so）文件 • 第二步，调用代码，并享受完备的type hint。 与其他工具的用法进行一下比较？ 与pybind11进行比较 • c2py：两个命令 • pybind11：1137行代码？ • 不， 其实是11,376行代码： 跟pybind11比算个什么事？根本 不在一个次元！ 要比就和不需要写C++代码的工 具比！ 与ctypes进行比较 • c2py:调用代码，并享受type hint。 hint。 • ctypes:调用代码？？ 如果把调用C++代码当作吃饭，那么： 工具 科技等级 手撸Cython 手撕猎物；钻木取火 Boost.python/pybind11 用猎枪打猎；在现代化的厨房里做菜 ctypes 在某个便利店里买吃的。（只卖番茄炒蛋） c2py 外卖app 所以 调用C++，认准 现代化的外卖app：c2py https://github.com/nanoric/c2py

编写安全的Python代码 邓良驹 2019.10.19 思考题 if user.balance >= product.price: user.balance -= product.price ? 目录 CONTENTS 常见不安全代码 代码检查的工具 总结：如何规避风险 常见不安全代码 小心 eval 应对： 在生产环境中，任何情况下都不要使用eval。 import sys 更不要以为 PyPI 源中的包就不存在恶意代码； 不要以为你import的就是你实际要import的*； 每个 PyPI 包都可能存在前述所有风险点， 有的甚至是故意、恶意为之。 应对： 谨慎选择第三方 PyPI 包，尽量少导入 PyPI 包； 利用 https://pyup.io/ 等服务保持检查和更新依赖； 利用 Chef InSpect 落实代码安全规范的检查。 *参考资料：“驹说码事” *参考资料：“驹说码事” 《如何import一个不存在的对象》 https://mp.weixin.qq.com/s/0_ivKVDU-nKf3r-c96sqrA 利用 Bandit 检查代码 记不住那么多点？交给Bandit！ https://github.com/PyCQA/bandit https://bandit.readthedocs.io/en/latest/ B101 assert_used B102

Python机器学习性能优化 以BERT服务为例例，从1到1000 刘欣 ⽬目录 CONTENTS 1. 优化的哲学 2. 了解你的资源 3. 定位性能瓶颈 4. 动⼿优化 1. 优化的哲学 "There ain't no such thing as a free lunch" Ahmdal’s Law • 系统整体的优化，取决于热点部分的占⽐比和该部分的加速程度 No Free Free Lunch • 定位热点 & 热点加速 • 对于项⽬目开发周期：
 1. 先做出效果
 2. 确定整体pipeline
 3. 再考虑优化 • 对于⼈人⼯工智能项⽬目：迭代周期更更⻓长，更更是如此 以BERT服务为例 • BERT：
 TODO： ⼀一句句话解释
 • 横扫多项NLP任务的SOTA榜 • 惊⼈人的3亿参数 以BERT服务为例 • Self Attention机制 's=Happy birthday to [MASK].' 
 
 [“you"] 以BERT服务为例 • 我们现在上线了了这样⼀一个服务，每秒钟只能处理理10个请求 • Q: ⼤大家⼀一开始如何着⼿手优化 • Profile before Optimizing • 建⽴立闭环 2 了解你的资源 cpu/内存/io/gpu GPU为什么“快”？ 计算⼒对⽐ • GFLOPS/s
 


ARM 芯片的 Python + AI 算力优化 主讲人： 朱宏林 – 阿里云程序语言与编译器团队 简介 • 当今开发者们大量使用 Python 语言编写的 AI 程序。过去这些程序总跑在 GPU 或者 x86 架构的 CPU 上。然而综合考虑到功耗、成本、性能等因素，云厂商们开始建设 ARM 架构的服务平台，如 何整合 Python + AI 的相关软件并使其在该平台上发挥最高的性能成为了工程师们关注的焦点。 用 ARM 架构新提供的矩阵扩展对 bf16 类型的 矩阵乘法计算进行优化，该优化将纯矩阵乘法的运算速度提升 3 倍以上，对深度学习推理任务性能 提升明显。目前，该成果已经被集成进 OpenBLAS 和 PyTorch 中。 • 本次演讲，将向大家介绍我们在倚天 710 ARM 芯片上开展的 Python + AI 优化工作，以及在 ARM 云平台上部署 Python + AI 任务的最佳实践。 • GEMM 通过优化内存局部性和向量指令，比朴素实现快 10 倍以上 GEMM • 优化 GEMM • 内存布局：矩阵分块；重排 • 向量化指令：AVX、NEON V0 V1 ✕ ✕ ✕ ✕ V2 GEMM 例子 • 优化 GEMM • 内存布局：矩阵分块；重排 • 向量化指令：AVX、NEON 原始算法 展开4x1 向量化 GEMM 例子 • 优化 GEMM • 内存布局：矩阵分块；重排

书并非完全“免费”。为了不辜负你为本书所付出的宝贵“注意力”，我会竭尽所能，投入最大的“注意力” 来完成本书的创作。 本人自知学疏才浅，书中内容虽然已经过一段时间的打磨，但一定仍有许多错误，恳请各位老师和同学批评 指正。 本书中的代码附有可一键运行的源文件，托管于 github.com/krahets/hello‑algo 仓库。 动画在 PDF 内的展示效果受限，可访问 hello‑algo.com 网页版以获得更优的阅读体验。 到一个家庭，社会的主要组织形式呈现出“树”的特征；冬天的衣服就像“栈”，最先穿上的最后才能脱下； 羽毛球筒则如同“队列”，一端放入、另一端取出；字典就像一个“哈希表”，能够快速查找目标词条。 本书旨在通过清晰易懂的动画图解和可运行的代码示例，使读者理解算法和数据结构的核心概念，并能够通 过编程来实现它们。在此基础上，本书致力于揭示算法在复杂世界中的生动体现，展现算法之美。希望本书 能够帮助到你！ i 目 录 第 0 章 前言 10.3 二分查找边界 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204 10.4 哈希优化策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 206 10.5 重识搜索算法 . . .

书并非完全“免费”。为了不辜负你为本书所付出的宝贵“注意力”，我会竭尽所能，投入最大的“注意力” 来完成本书的创作。本人自知学疏才浅，书中内容虽然已经过一段时间的打磨，但一定仍有许多错误，恳请 各位老师和同学批评指正。 本书中的代码附有可一键运行的源文件，托管于 github.com/krahets/hello‑algo 仓库。动画在 PDF 内的 展示效果受限，可访问 hello‑algo.com 网页版以获得更优的阅读体验。 10.3 二分查找边界 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 205 10.4 哈希优化策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 208 10.5 重识搜索算法 . . . 前言 � 算法犹如美妙的交响乐，每一行代码都像韵律般流淌。 愿这本书在你的脑海中轻轻响起，留下独特而深刻的旋律。 第 0 章 前言 hello‑algo.com 2 0.1 关于本书 本项目旨在创建一本开源、免费、对新手友好的数据结构与算法入门教程。 ‧ 全书采用动画图解，结构化地讲解数据结构与算法知识，内容清晰易懂，学习曲线平滑。 ‧ 算法源代码皆可一键运行，支持 Python、C+

Hello 算法 Python 语言版 作者：靳宇栋（@krahets） 代码审阅：靳宇栋（@krahets） Release 1.2.0 2024‑12‑06 序 两年前，我在力扣上分享了“剑指 Offer”系列题解，受到了许多读者的鼓励和支持。在与读者交流期间，我 最常被问的一个问题是“如何入门算法”。逐渐地，我对这个问题产生了浓厚的兴趣。 两眼一抹黑地刷题似乎是最受欢迎的方法， 书并非完全“免费”。为了不辜负你为本书所付出的宝贵“注意力”，我会竭尽所能，投入最大的“注意力” 来完成本书的创作。 本人自知学疏才浅，书中内容虽然已经过一段时间的打磨，但一定仍有许多错误，恳请各位老师和同学批评 指正。 本书中的代码附有可一键运行的源文件，托管于 github.com/krahets/hello‑algo 仓库。 动画在 PDF 内的展示效果受限，可访问 www.hello‑algo.com 网页版以获得更优的阅读体验。 到一个家庭，社会的主要组织形式呈现出“树”的特征；冬天的衣服就像“栈”，最先穿上的最后才能脱下； 羽毛球筒则如同“队列”，一端放入、另一端取出；字典就像一个“哈希表”，能够快速查找目标词条。 本书旨在通过清晰易懂的动画图解和可运行的代码示例，使读者理解算法和数据结构的核心概念，并能够通 过编程来实现它们。在此基础上，本书致力于揭示算法在复杂世界中的生动体现，展现算法之美。希望本书 能够帮助到你！ i 目 录 第 0 章 前言

，但会引导你探索数据结构与算法的“知 识地图”，带你了解不同“地雷”的形状大小和分布位置，让你掌握各种“排雷方法”。有了这些本领，相信 你可以更加自如地应对刷题和阅读文献，逐步构建起完整的知识体系。 本书中的代码附有可一键运行的源文件，托管于 github.com/krahets/hello‑algo 仓库。动画在 PDF 内的 展示效果受限，可访问 hello‑algo.com 网页版以获得更优的阅读体验。 czruby, gltianwen, liuxjerry, yabo083. 本书的代码审阅工作由 Gonglja, gvenusleo, hpstory, justin‐tse, krahets, nuomi1, Reanon, sjinzh 完 成（按照首字母顺序排列）。感谢他们付出的时间与精力，正是他们确保了各语言代码的规范与统一。 i 目 录 第 0 章 前言 1 0.1 关于本书 . 10.3 二分查找边界 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 203 10.4 哈希优化策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 205 10.5 重识搜索算法 . . .

，但会引导你探索数据结构与算法的“知 识地图”，带你了解不同“地雷”的形状大小和分布位置，让你掌握各种“排雷方法”。有了这些本领，相信 你可以更加自如地应对刷题和阅读文献，逐步构建起完整的知识体系。 本书中的代码附有可一键运行的源文件，托管于 github.com/krahets/hello‑algo 仓库。动画在 PDF 内的 展示效果受限，可访问 hello‑algo.com 网页版以获得更优的阅读体验。 czruby, gltianwen, liuxjerry, yabo083. 本书的代码审阅工作由 Gonglja, gvenusleo, hpstory, justin‐tse, krahets, nuomi1, Reanon, sjinzh 完 成（按照首字母顺序排列）。感谢他们付出的时间与精力，正是他们确保了各语言代码的规范与统一。 推荐语 “一本通俗易懂的数据结构与算法入门书，引导读者手脑并用地学习，强烈推荐算法初学者阅读。” 10.2. 二分查找边界 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176 10.3. 哈希优化策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 180 10.4. 重识搜索算法 . .

第 1 章：准备工作 第 2 章：Hello, Flask! 第 3 章：模板 第 4 章：静态文件 第 5 章：数据库 第 6 章：模板优化 第 7 章：表单 第 8 章：用户认证 第 9 章：测试 第 10 章：组织你的代码 第 11 章：部署上线 小挑战 后记 2 Flask 入门教程 这是一本 Flask 入门教程，提供了入门 Flask 所需的最少信息，你可以跟随本书自 第 1 章：准备工作 第 2 章：Hello, Flask! 第 3 章：模板 第 4 章：静态文件 第 5 章：数据库 第 6 章：模板优化 第 7 章：表单 第 8 章：用户认证 第 9 章：测试 第 10 章：组织你的代码 第 11 章：部署上线 小挑战 后记 版权信息 书名：Flask 入门教程 副书名：使用 Python 和 Flask 开发你的第一个 Web 0.2 版本 使用一个 Watchlist 程序作为示例 复原完整的开发流程 只提供入门所需的最少信息 优化术语解释，更容易理解 阅读方法 本书复原了编写这个 Watchlist 程序的完整流程，包括每一行代码块，每一个需要 执行的命令。在阅读时，你需要自己输入每一个代码和命令，检查输出是否和书中 一致。在这个过程中，你也可以对它进行一些调整。比如，示例程序的界面语言使 用了英文