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Python代码运行速度慢?这五种方法很管用

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行业新闻

2020年9月22日 17:37

对于Python很多人还是比较了解的,虽然说Python有很多优势但同样具有劣势,Python最大的劣势就是运行效率慢,那么如何提高Python代码运行速度呢?这五种方法很管用。

  对于Python很多人还是比较了解的,虽然说Python有很多优势但同样具有劣势,Python最大的劣势就是运行效率慢,那么如何提高Python代码运行速度呢?这五种方法很管用。

Python运行效率提升方法

  1、PyPy:在选择CPython的简易替代语言时,pypy无疑时最佳之选,与现有Python代码保持高度兼容性,pypy也是默认程序运行时的一个很好选择。PyPy使用了Just-in-Time即时编译器,动态编译器与静态编译器不同,利用程序运行的过程的数据进行优化。

  2、Pyston:是一款Dropbox推出的新的基于JIT的Python实现,使用LLVM编译器实现代码解析与转换。

  3、Nuitka:是一个Python的替代品,它可以将Python代码转换为C++代码,然后编译为可执行文件,并且通过调用Python的API的方式实现从解析语言到编译语言的转换,在转换到C++的过程中直接使用python的解释器,可以保证100%的语法兼容。

  4、Cython:是Python的C语言扩展,cPython是一门单独的语言,专门用来写在Python里面的import用的扩展库。CPython跟Python语法基本一致,而CPython有专门的编译器。

  5、Numba:是CPython竞争项目,Numba把Python源码通过LLVMPy生成JIT后的.so文件来加速。它以JIT为主的,加速对源码的侵入性较小,而CPython侧重点在加速高性能模块的开发上,不依赖LLVMPy项目。

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