湖南龙网

  1. 首页 > 生活百科 > >

提高Python运行效率的方法？这六个方法你值得学习

生活百科python

随着我国国内对人工智能领域发展的支持，有一门编程语言已经成为国内使用增长率最大的编程语言，这门语言就是---- python语言 。越来越多的人都开始学习python，非常多的企业也对python的使用越来越常规，python能够让我们通过少量代码段时间来实现大量操作 。接下来小编就给大家介绍六个提高python运行效率的方法 。

提高Python运行效率的方法？这六个方法你值得学习

文章插图
一、多进程行并行编程
我们对于cpu的密集型程序，即使用multiprocessing的Process，Pool等封装好的类，然后我们再通过多进程的形式来进行计算，但是我们要注意的是进程中的通信成本较高，对于进程之间的需求大量数据交互的程序的效率未必有很大的提升
二、多线程并行编程
我们对于IO密集型的程序来说，multiprocessing.dummy模块使用multiprocessing的接口封装threading，使得多线程编程也变得非常轻松 。
分布式：multiprocessing中的Managers类提供了可以在不同进程之共享数据的方式，可以在此基础上开发出分布式的程序 。不同的业务场景可以选择其中的一种或几种的组合实现程序性能的优化 。
三、优化算法时间
算法的时间复杂度对程序的执行效率影响比较大，在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度，如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1) 。不同的场景有不同的优化方式，总得来说，一般有分治，分支界限，贪心，动态规划等思想 。
四、 针对循环的优化
每种编程语言都会强调需要优化循环 。当使用Python的时候，你可以依靠大量的技巧使得循环运行得更快 。然而，开发者经常漏掉的一个方法是：避免在一个循环中使用点操作 。优化循环的关键，是要减少Python在循环内部执行的工作量，因为Python原生的解释器在那种情况下，真的会减缓执行的速度 。
五、 函数选择
在循环的时候使用xrange而不是range；使用xrange可以节省大量的系统内存，因为xrange()在序列中每次调用只产生一个整数元素 。而range()将直接返回完整的元素列表，用于循环时会有不必要的开销 。在python3中xrange不再存在，里面range提供一个可以遍历任意长度的范围的iterator 。
六、 使用性能分析工具
除了上面在ipython使用到的timeit模块，还有cProfile 。cProfile的使用方式也非常简单：python –m cProfile filename.py，filename.py是要运行程序的文件名，可以在标准输出中看到每一个函数被调用的次数和运行的时间，从而找到程序的性能瓶颈，然后可以有针对性地优化 。
【提高Python运行效率的方法？这六个方法你值得学习】以上就是小编给大家带来的六个提高python运行效率的方法，希望大家通过阅读小编的文章之后能够有所收获！如果大家觉得小编的文章不错的话，可以多多分享给有需要的人 。

    推荐阅读


    上一篇：Python源码学习新手攻略？这篇文章值得一看

    下一篇：Python代码的单行注释使用什么符号？单行注释使用井号“#”