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Python如何优化及提升运行速度?Python学习

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2021年6月16日 17:43

众所周知,Python是一个脚本语言,相比C或C++这类的编译语言,性能方面会有些不足,这个时候就需要提升代码的运行速度和执行效率了,首先要清楚一点,更新迭代的基础是本身代码可以正常运行或者没有其他问题,要确保代码没有问题,之后在正确的基础上进行一个更新迭代,那么如何优化呢,这篇文章将会为大家带来答案:

       众所周知,Python是一个脚本语言,相比C或C++这类的编译语言,性能方面会有些不足,这个时候就需要提升代码的运行速度和执行效率了,首先要清楚一点,更新迭代的基础是本身代码可以正常运行或者没有其他问题,要确保代码没有问题,之后在正确的基础上进行一个更新迭代,那么如何优化呢,这篇文章将会为大家带来答案:

       Python

       首先要清楚一点,优化不要太过早,很多人接到任务后,从敲代码开始,就奔着性能优化的目标,正确的代码比性能快速的代码更加容易做出,所以,优化的前提是代码能够正常运行,过早的要求性能可能会使效率降低。

       其次就是优化并不是全面的,没有事情是能百分百做好的,想解决全部的性能问题几乎是不可能的,要懂得取舍。

       最后就是优化的原则,其实优化就是去掉那些无关紧要的部分,我们在工作中都会涉及到交接,这时候就要求代码容易理解了,如果过度优化导致代码难以阅读和理解,那是背道而驰的,至于需要优化的地方,我们可以进行一些测试,看哪些地方运行速度较慢,对局部地方进行优化即可。

       ·控制行数

       对于一些功能来说,很多小伙伴编写的十分繁琐,可能五行就解决的,最后编写成了十行,所以要做到精简行数。

       ·使用Numba

       Numba是Python的在线编辑器,适用于使用NumPy数组和函数以及循环的代码,使用它最常用的方法就是通过装饰器集合,当调用Numba修饰函数时,能够被编译为机器代码及时执行。

       ·使用Cython

       Cython是Python的一个超集,可以为Python写C或C++,Cython也可以从已编译的C库中调用函数,使用它可以发挥Python变量与操作的强类型优势。

       ·针对循环的优化

       每一种编程语言都强调优化循环反感,当使用Python时,可以借助丰富的开发经验让程序跑得更快,更简短,然而,开发者们经常遗忘的一个技巧是:尽量避免在循环中访问变量的属性。

       总结一下,其实最简单的优化方法就是在正确的代码基础上,将一些繁琐的,运行效率没那么快的代码进行一个更替,也就是将十行代码解决成五行也能正常运行的结果,当然,优化代码一定要编程基础扎实,如何系统性的学习Python课程呢?老男孩教育培训课程制定了专业的课程培训体系,拥有从事多年技术经验的的资深讲师亲自授课,七加一助学模式,让你更好的掌握知识体系,老男孩教育是一个认真做培训、认真做教育的机构,如果您感兴趣,可以来老男孩观看免费试听课和公开课。

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