提高python执行效率的方法_职业发展

4条回答

樱田妮妮NiNi

2楼 · 2020-09-22 11:17

　1、使用生成器，因为可以节约大量内存

　　2、循环代码优化，避内免过多重复代码的执行

　　3、核容心模块用Cython PyPy等，提高效率

　　4、多进程、多线程、协程

　　5、多个if elif条件判断，可以把最有可能先发生的条件放到前面写，这样可以减少程序判断的次数，提高效率

三岁奶猫

3楼 · 2020-09-23 11:09

1.关键代码使用外部功能包——这个窍门要你牺牲应用的可移植性以换取只有通过对底层主机的直接编程才能获得运行效率。以下是一些你可以选择用来提升效率的功能包：Cython、Pylnlne、PyPy、Pyrex；

2.在排序时使用键——尽可能多地使用键和内置的sort()方法；

3.尝试多种编码方法——每次创建应用时都使用同一种编码方法几乎无一例外会导致应用的运行效率不尽人意；

4.交叉编译你的应用——为了运行你的应用，你借助一个应用将你所编的人类可读的代码转换成机器可读的代码，但是，如果你用的是一个资源很有限的系统，这种方法或许不太可行；

5.针对循环的优化——尽量避免在循环中访问变量的属性；

6.使用较新的Python版本——保证自己的代码在新版本里还能运行。

魏魏姐

4楼 · 2020-09-23 11:12

1、在排序时使用键

Python含有许多古老的排序规则，这些规则在你创建定制的排序方法时会占用很多时间，而这些排序方法运行时也会拖延程序实际的运行速度。最佳的排序方法其实是尽可能多地使用键和内置的sort()方法。

2、交叉编译你的应用

开发者有时会忘记计算机其实并不理解用来创建现代应用程序的编程语言。计算机理解的是机器语言。为了运行你的应用，你借助一个应用将你所编的人类可读的代码转换成机器可读的代码。有时，你用一种诸如Python这样的语言编写应用，再以C++这样的语言运行你的应用，这在运行的角度来说，是可行的。关键在于，你想你的应用完成什么事情，而你的主机系统能提供什么样的资源。

3、关键代码使用外部功能包

Python简化了许多编程任务，但是对于一些时间敏感的任务，它的表现经常不尽人意。使用C/C++或机器语言的外部功能包处理时间敏感任务，可以有效提高应用的运行效率。这些功能包往往依附于特定的平台，因此你要根据自己所用的平台选择合适的功能包。简而言之，这个窍门要你牺牲应用的可移植性以换取只有通过对底层主机的直接编程才能获得的运行效率。

4、针对循环的优化

每一种编程语言都强调最优化的循环方案。当使用Python时，你可以借助丰富的技巧让循环程序跑得更快。然而，开发者们经常遗忘的一个技巧是：尽量避免在循环中访问变量的属性。

5、尝试多种编码方法

每次创建应用时都使用同一种编码方法几乎无一例外会导致应用的运行效率不尽人意。可以在程序分析时尝试一些试验性的办法。譬如说，在处理字典中的数据项时，你既可以使用安全的方法，先确保数据项已经存在再进行更新，也可以直接对数据项进行更新，把不存在的数据项作为特例分开处理。

6、使用较新的Python版本

你要保证自己的代码在新版本里还能运行。你需要使用新的函数库才能体验新的Python版本，然后你需要在做出关键性的改动时检查自己的应用。只有当你完成必要的修正之后，你才能体会新版本的不同。

掌握一些小窍门可以帮助你更好的运用Python完成工作，但更重要的还是要掌握扎实的基础。

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