分享5个python提速技巧,速度瞬间提上来了
短信预约 -IT技能 免费直播动态提醒
1、跳过迭代对象的开头
string_from_file = """
// Wooden: ...
// LaoLi: ...
//
// Whole: ...
Wooden LaoLi...
"""
import itertools
for line in itertools.dropwhile(lambda line: line.startswith("//"), string_from_file.split(" ")):
print(line) 2、避免数据复制
# 不推荐写法，代码耗时：6.5秒
def main():
size = 10000
for _ in range(size):
value = range(size)
value_list = [x for x in value]
square_list = [x * x for x in value_list]
main()
# 推荐写法，代码耗时：4.8秒
def main():
size = 10000
for _ in range(size):
value = range(size)
square_list = [x * x for x in value] # 避免无意义的复制3、避免变量中间变量
# 不推荐写法，代码耗时：0.07秒
def main():
size = 1000000
for _ in range(size):
a = 3
b = 5
temp = a
a = b
b = temp
main()# 推荐写法，代码耗时：0.06秒
def main():
size = 1000000
for _ in range(size):
a = 3
b = 5
a, b = b, a # 不借助中间变量
main()4、循环优化
# 不推荐写法。代码耗时：6.7秒
def computeSum(size: int) -> int:
sum_ = 0
i = 0
while i < size:
sum_ += i
i += 1
return sum_
def main():
size = 10000
for _ in range(size):
sum_ = computeSum(size)
main()# 推荐写法。代码耗时：4.3秒
def computeSum(size: int) -> int:
sum_ = 0
for i in range(size): # for 循环代替 while 循环
sum_ += i
return sum_
def main():
size = 10000
for _ in range(size):
sum_ = computeSum(size)
main()隐式for循环代替显式for循环
# 推荐写法。代码耗时：1.7秒
def computeSum(size: int) -> int:
return sum(range(size)) # 隐式 for 循环代替显式 for 循环
def main():
size = 10000
for _ in range(size):
sum = computeSum(size)
main()5、使用numba.jit
# 推荐写法。代码耗时：0.62秒
# numba可以将 Python 函数 JIT 编译为机器码执行，大大提高代码运行速度。
import numba
@numba.jit
def computeSum(size: float) -> int:
sum = 0
for i in range(size):
sum += i
return sum
def main():
size = 10000
for _ in range(size):
sum = computeSum(size)
main()
到此这篇关于分享5个python提速技巧,速度瞬间提上来了的文章就介绍到这了,更多相关python提速技巧内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
免责声明：
① 本站未注明“稿件来源”的信息均来自网络整理。其文字、图片和音视频稿件的所属权归原作者所有。本站收集整理出于非商业性的教育和科研之目的，并不意味着本站赞同其观点或证实其内容的真实性。仅作为临时的测试数据，供内部测试之用。本站并未授权任何人以任何方式主动获取本站任何信息。
② 本站未注明“稿件来源”的临时测试数据将在测试完成后最终做删除处理。有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341
