Python 3 在 Linux 系统上的性能优化涉及多个方面,包括安装和配置、内存管理、并发编程等。以下是一些关键点的介绍:
sudo apt install python3
。venv
或 conda
)来隔离项目依赖,避免全局解释器锁(GIL)的影响。threading
和 multiprocessing
模块实现并发,注意 GIL 的影响,对于 CPU 密集型任务,多进程可能更合适。asyncio
模块进行异步 I/O 操作,适合 I/O 密集型任务。通过上述方法,可以有效地优化 Python 3 在 Linux 系统上的性能。需要注意的是,优化是一个持续的过程,需要根据具体的应用场景和需求进行调整。
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