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怎么提高python運(yùn)行速度-創(chuàng)新互聯(lián)

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一,分析代碼運(yùn)行時間

第1式,測算代碼運(yùn)行時間

平凡方法

怎么提高python運(yùn)行速度

快捷方法(jupyter環(huán)境)

怎么提高python運(yùn)行速度

第2式,測算代碼多次運(yùn)行平均時間

平凡方法

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快捷方法(jupyter環(huán)境)

怎么提高python運(yùn)行速度

第3式,按調(diào)用函數(shù)分析代碼運(yùn)行時間

平凡方法

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快捷方法(jupyter環(huán)境)

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第4式,按行分析代碼運(yùn)行時間

平凡方法

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快捷方法(jupyter環(huán)境)

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二,加速你的查找

第5式,用set而非list進(jìn)行查找

低速方法

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高速方法

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第6式,用dict而非兩個list進(jìn)行匹配查找

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三,加速你的循環(huán)

第7式,優(yōu)先使用for循環(huán)而不是while循環(huán)

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高速方法

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第8式,在循環(huán)體中避免重復(fù)計算

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四,加速你的函數(shù)

第9式,用循環(huán)機(jī)制代替遞歸函數(shù)

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第10式,用緩存機(jī)制加速遞歸函數(shù)

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第11式,用numba加速Python函數(shù)

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五,使用標(biāo)準(zhǔn)庫函數(shù)進(jìn)行加速

第12式,使用collections.Counter加速計數(shù)

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第13式,使用collections.ChainMap加速字典合并

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六,使用高階函數(shù)進(jìn)行加速

第14式,使用map代替推導(dǎo)式進(jìn)行加速

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第15式,使用filter代替推導(dǎo)式進(jìn)行加速

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七,使用numpy向量化進(jìn)行加速

第16式,使用np.array代替list

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第17式,使用np.ufunc代替math.func

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第18式,使用np.where代替if

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八,加速你的Pandas

第19式,使用csv文件讀寫代替excel文件讀寫

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第20式,使用pandas多進(jìn)程工具pandarallel

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九,使用Dask進(jìn)行加速

第21式,使用dask加速dataframe

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第22式,使用dask.delayed進(jìn)行加速

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十,應(yīng)用多線程多進(jìn)程加速

第23式,應(yīng)用多線程加速IO密集型任務(wù)

低速方法

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第24式,應(yīng)用多進(jìn)程加速CPU密集型任務(wù)

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