本篇內(nèi)容介紹了“讓Python代碼加速起飛的方法有哪些”的有關(guān)知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

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1. 了解你的內(nèi)置函數(shù)

這一技巧有助于節(jié)省您的時間和時間與您的代碼。當(dāng)我開始學(xué)習(xí)Python的時候，我以前從不使用內(nèi)置函數(shù)，所以為了完成我的絕對值代碼，我會運(yùn)行一個for循環(huán)而不是使用abs()。為了把一個字符轉(zhuǎn)換成大寫字母，我甚至?xí)阉D(zhuǎn)換成與大寫字母等價的ASCII字符，因為我拒絕學(xué)習(xí)字符串函數(shù)。

如果你對Python是認(rèn)真的，那么學(xué)習(xí)所有的Python內(nèi)置函數(shù)是值得的，因為它不僅使你的代碼更整潔、更可重用，你還可以通過簡單地使用Python提供給你的東西來避免代碼中人為的低效率。

2. A,B=B,A

我確信您以前使用過“temp”作為占位符變量來交換兩個元素。我能告訴你的是，這個方法只在課堂上使用，不應(yīng)該在編程時使用。

相反，可以通過將變量寫成a,b = b,a 來進(jìn)行簡單的變量交換。這將在一行中切換所有變量，并防止解釋器超過三個(temp, a,b交換方法)。

這是一個小小的修復(fù)，可以節(jié)省幾分之一秒的時間——但從長遠(yuǎn)來看，這些時間會累積起來。

3. 只在函數(shù)內(nèi)導(dǎo)入

作為一個初學(xué)者，我們都喜歡大量導(dǎo)入我們認(rèn)為在代碼頂部需要的所有東西。我記得有一次我導(dǎo)入了NumPy, Pandas, Scipy, Warnings,  Math, Math, Os等等，當(dāng)我完成我的代碼時，我只使用了三個庫。這會耗盡你電腦的內(nèi)存。

相反，在相應(yīng)的函數(shù)中導(dǎo)入所需的庫(如果多個函數(shù)需要相同的庫，則需要多次導(dǎo)入)。這意味著解釋器只會在你調(diào)用函數(shù)時完成導(dǎo)入，而不是在代碼的開頭?，F(xiàn)在Python庫被緩存了，所以當(dāng)你調(diào)用不同的函數(shù)時，它不會在每次導(dǎo)入時占用額外的時間。然而，當(dāng)您最終導(dǎo)入頂部的所有內(nèi)容，甚至不使用代碼中的一些函數(shù)時，它確實會占用更多的時間。

4. 使用Numba

這是一個小眾技巧，主要幫助使用NumPy或科學(xué)編程的人。Numba是一個Python  JIT編譯器，它對函數(shù)應(yīng)用裝飾器，將一些函數(shù)轉(zhuǎn)換為超快的字節(jié)代碼(幾乎與C一樣快)。Numba開始因其簡單和龐大的功能而出名。

Numba目前也支持其他功能，但是，我認(rèn)為它目前主要是為科學(xué)Python開發(fā)人員提供的。

5. 從集合中檢查，而不是從列表中

這是Python優(yōu)化書中最古老的技巧之一。如果存在元素，不要在列表中搜索。相反，將列表設(shè)置為set(set(list))，然后執(zhí)行檢查“element  in set(list)”。這個小小的改變將提高您的運(yùn)行時效率，因為Python使用了可調(diào)整大小的哈希表，將平均時間復(fù)雜度提高到了O(1)。

然而，遍歷集合并不比遍歷列表快。

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本文標(biāo)題：讓Python代碼加速起飛的方法有哪些
文章起源：http://aaarwkj.com/article18/igccgp.html

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