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24式加速你的Python(小结)

一,分析代码运行时间

第1式,测算代码运行时间

平凡方法

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快捷方法(jupyter环境)

24式加速你的Python(小结)

第2式,测算代码多次运行平均时间

平凡方法

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快捷方法(jupyter环境)

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第3式,按调用函数分析代码运行时间

平凡方法

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快捷方法(jupyter环境)

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第4式,按行分析代码运行时间

平凡方法

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快捷方法(jupyter环境)

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二,加速你的查找

第5式,用set而非list进行查找

低速方法

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高速方法

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第6式,用dict而非两个list进行匹配查找

低速方法

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高速方法

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三,加速你的循环

第7式,优先使用for循环而不是while循环

低速方法

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高速方法

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第8式,在循环体中避免重复计算

低速方法

24式加速你的Python(小结)

高速方法

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四,加速你的函数

第9式,用循环机制代替递归函数

低速方法

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高速方法

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第10式,用缓存机制加速递归函数

低速方法

24式加速你的Python(小结)

高速方法

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第11式,用numba加速Python函数

低速方法

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高速方法

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五,使用标准库函数进行加速

第12式,使用collections.Counter加速计数

低速方法

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高速方法

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第13式,使用collections.ChainMap加速字典合并

低速方法

24式加速你的Python(小结)

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高速方法

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六,使用高阶函数进行加速

第14式,使用map代替推导式进行加速

低速方法

24式加速你的Python(小结)

高速方法

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第15式,使用filter代替推导式进行加速

低速方法

24式加速你的Python(小结)

高速方法

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七,使用numpy向量化进行加速

第16式,使用np.array代替list

低速方法

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高速方法

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第17式,使用np.ufunc代替math.func

低速方法

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高速方法

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第18式,使用np.where代替if

低速方法

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高速方法

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八,加速你的Pandas

第19式,使用csv文件读写代替excel文件读写

低速方法

24式加速你的Python(小结)

高速方法

24式加速你的Python(小结)

第20式,使用pandas多进程工具pandarallel

低速方法

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24式加速你的Python(小结)

高速方法

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九,使用Dask进行加速

第21式,使用dask加速dataframe

低速方法

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高速方法

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第22式,使用dask.delayed进行加速

低速方法

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高速方法

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十,应用多线程多进程加速

第23式,应用多线程加速IO密集型任务

低速方法

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高速方法

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第24式,应用多进程加速CPU密集型任务

低速方法

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高速方法

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以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。