工厂做网站,免费餐饮管理系统,免费授权企业网站源码,简单做网站需要学什么软件有人跟我抱怨说python太慢了#xff0c;然后我就将python健步如飞的六大技巧传授给他#xff0c;结果让他惊呆了#xff0c;你也想知道这个秘诀吗?这就告诉你#xff1a;Python是一门优秀的语言#xff0c;它能让你在短时间内通过极少量代码就能完成许多操作。不仅如此然后我就将python健步如飞的六大技巧传授给他结果让他惊呆了你也想知道这个秘诀吗?这就告诉你Python是一门优秀的语言它能让你在短时间内通过极少量代码就能完成许多操作。不仅如此它还轻松支持多任务处理比如多进程。因为GIL的存在Python很难充分利用多核CPU的优势。但是可以通过内置的模块multiprocessing实现下面几种并行模式多进程并行编程对于CPU密集型的程序可以使用multiprocessing的Process,Pool等封装好的类通过多进程的方式实现并行计算。但是因为进程中的通信成本比较大对于进程之间需要大量数据交互的程序效率未必有大的提高。多线程并行编程对于IO密集型的程序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(比如可以使用Pool的map接口简洁高效)。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。优化算法时间法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大在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。例如set的用法set的unionintersectiondifference操作要比list的迭代要快。因此如果涉及到求list交集并集或者差的问题可以转换为set来操作。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。例如考虑下面的代码每一次你调用方法str.upperPython都会求该方法的值。然而如果你用一个变量代替求得的值值就变成了已知的Python就可以更快地执行任务。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。lowerlist [this, is, lowercase]upper str.upperupperlist []append upperlist.appendfor word in lowerlist:append(upper(word))print(upperlist)#Output [THIS, IS, LOWERCASE]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()將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。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.pyfilename.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。感谢您的阅读有两句话挺应景的找对人办对事还有话是工欲善其事必先利其器!利用这六大技巧你能让python编程健步如飞了吗?更多python编程技巧尽在达内python培训敬请关注!免责声明内容和图片源自网络版权归原作者所有如有侵犯您的原创版权请告知我们将尽快删除相关内容。
