Pandas高效使用:在处理大型数据集时,我发现使用pd.read_csv()的chunksize参数可以显著降低内存消耗。同时,eval()和query()方法能提升数据筛选性能约40%。
多线程与异步IO:对于IO密集型任务,asyncio库配合aiohttp能极大提升爬虫效率。我曾用此组合将网页抓取速度提高了3倍。
内存优化技巧:使用__slots__减少类实例内存占用,对于创建大量对象的场景特别有效。在最近一个项目中节省了约30%内存。
Web开发最佳实践
Django ORM优化:select_related和prefetch_related是解决N+1查询问题的利器。合理使用可将某些API响应时间从2s降至200ms。
FastAPI实践:利用Pydantic模型进行数据验证不仅安全,还能自动生成API文档。配合类型提示使代码更易维护。
缓存策略:Redis作为缓存层时,合理设置过期时间和使用管道技术(pipeline)可将QPS提升至5000+。
调试与性能调优
性能分析工具:cProfile和snakeviz可视化工具组合帮助我定位了一个导致响应缓慢的瓶颈函数。
日志记录规范:结构化日志(logging.JSONFormatter)配合ELK栈使分布式系统调试效率提升显著。
单元测试技巧:使用pytest的fixture和parametrize功能使测试代码量减少50%同时覆盖率提升至85%+。
neom沙特项目,旅游景区项目,ai问答爬虫项目,小红书微博爬虫项目,西安景区项目,博物馆项目,ai项目Django ORM优化:select_related和prefetch_related是解决N+1查询问题的利器。合理使用可将某些API响应时间从2s降至200ms。
FastAPI实践:利用Pydantic模型进行数据验证不仅安全,还能自动生成API文档。配合类型提示使代码更易维护。
缓存策略:Redis作为缓存层时,合理设置过期时间和使用管道技术(pipeline)可将QPS提升至5000+。
调试与性能调优
性能分析工具:cProfile和snakeviz可视化工具组合帮助我定位了一个导致响应缓慢的瓶颈函数。
日志记录规范:结构化日志(logging.JSONFormatter)配合ELK栈使分布式系统调试效率提升显著。
单元测试技巧:使用pytest的fixture和parametrize功能使测试代码量减少50%同时覆盖率提升至85%+。
ai网站问答爬取,微博小红书评论爬取,擅长爬虫和客户端软件制作,也可以做网站开发等工作 ai网站问答爬取,微博小红书评论爬取,擅长爬虫和客户端软件制作,也可以做网站开发等工作
ai网站问答爬取,微博小红书评论爬取,擅长爬虫和客户端软件制作,也可以做网站开发等工作,擅长各种复杂工作制作