Static Inference Meets Deep Learning A Hybrid Type Inference Approach for Python
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Type4py practical deep similarity learning-based type inference for python
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Typilus: Neural Type Hints
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Deep Learning Type Inference
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TypeWriter Neural Type Prediction with Search-based Validation
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PyART：Python API Recommendation in Real-Time
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Static Type Recommendation for Python
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如何用ChatGpt搞学术？事半功倍
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35-Numba是如何解决Python的三大性能瓶颈的
35-Numba是如何解决Python的三大性能瓶颈的为什么python这么慢1、动态变量：在c中我们编写一些功能性代码，需要严格定义变量的类型，比如进行加法计算，需要定义我们的数据是int、float还是其它类型，而python中则不需要，这是我在实践中发现影响python运行速度最大的因素之一，具体的原因在于：
在python中，所有的变量都是对象，例如：
我们可以看到一个简单的a中，有这么多的methods。。。python的变量定义的便利性也给python的效率带来了很大的问题，
Python等动态类型语言之所以慢，就是因为每一个简单的操作都需要大量的指令才能完成。他们的虚拟机拥有很强的优化器，却是为静态语言设计的。对Python几乎没有效果。举一个例子。对于整数加法，C语言很简单，只要一个机器指令ADD就可以了，最多不过再加一些内存读写。但是，对于Python来说，a+b这样的简单二元运算，可就真的很麻烦了。Python是动态语言，变量只是对象的引用，变量a和b本身都没有类型，而它们的值有类型。所以，在相“加”之前，必须先判断类型。
2、大量重复的编 ...
34-侵入 Python 虚拟机，动态修改底层数据结构和运行时
34-侵入 Python 虚拟机，动态修改底层数据结构和运行时楔子之前分析了那么久的虚拟机，多少会有点无聊，那么本次我们来介绍一个好玩的，看看如何修改 Python 解释器的底层数据结构和运行时。了解虚拟机除了可以让我们写出更好的代码之外，还可以对 Python 进行改造。举个栗子：
是不是很有趣呢？通过 Python 内置的 ctypes 模块即可做到，而具体实现方式我们一会儿说。所以本次我们的工具就是 ctypes 模块（Python 版本为 3.8），需要你对它已经或多或少有一些了解，哪怕只有一点点也是没关系的。
注意：本次介绍的内容绝不能用于生产环境，仅仅只是为了更好地理解 Python 虚拟机、或者做测试的时候使用，用于生产环境是绝对的大忌。
不可用于生产环境！！！
不可用于生产环境！！！
不可用于生产环境！！！
那么废话不多说，下面就开始吧。
使用 Python 表示 C 的数据结构Python 是用 C 实现的，如果想在 Python 的层面修改底层逻辑，那么我们肯定要能够将 C 的数据结构用 Python 表示出来。而 ctypes 提供了大量的类，专门负责做这件 ...