python编译后的运行速度，python如何提高运行速度

python如何提高运行速度

1、善用强大的内置函数和第三方库 如果你正在使用python并且仍在自己编写一些通用函数(比如加法、减法)，那么是在侮辱python。 Python有大量的库和内置函数来帮助你不用编写这些函数。

2、使用关键字排序有很多古老的Python代码在执行时将花费额外的时间去创建一个自定义的排序函数。

3、Numba的优势简单，往往只要1行代码就有惊喜；对循环（loop）有奇效，而往往在科学计算中限制python速度的就是loop；兼容常用的科学计算包，如numpy、cmath等；可以创建ufunc；会自动调整精度，保证准确性。

4、使用生成器一个普遍被忽略的内存优化是生成器的使用。生成器让我们创建一个函数一次只返回一条记录，而不是一次返回所有的记录，如果你正在使用pythonx，这就是你为啥使用xrange替代range或者使用ifilter替代filter的原因。

相关问答

Q1: Python有哪些技术上的优点?比其他语言好在哪儿

简单：python采用极简主义设计思想，语法简单优雅，不需要很复杂的代码和逻辑，可以实现强大的功能，适合初学者学习。

应用领域广泛：Python语言的另一大优点就是应用领域广泛，工程师可以使用Python 做很多的事情。例如，Web开发、网络编程、自动化运维、Linux系统管理、数据分析、科学计算、人工智能、机器学习等等。

Python 是一种面向对象、解释型的脚本语言，同时也是一种功能强大而完善的通用型语言。相比其他编程语言（比如 Java），Python 代码非常简单，上手非常容易。

Q2: 提升Python运行速度的5个小技巧

1、使用较新的Python版本 你要保证自己的代码在新版本里还能运行。你需要使用新的函数库才能体验新的Python版本，然后你需要在做出关键性的改动时检查自己的应用。只有当你完成必要的修正之后，你才能体会新版本的不同。

2、利用即时编译(JIT)编译器Just-In-Time(JIT) 编译是一种可以在运行时动态优化 和编译部分代码以提高其性能的技术。Python提供了JIT编译库 ， 如PyPy和Numba， 可以用来优化性能关键的代码。

3、Numba的优势简单，往往只要1行代码就有惊喜；对循环（loop）有奇效，而往往在科学计算中限制python速度的就是loop；兼容常用的科学计算包，如numpy、cmath等；可以创建ufunc；会自动调整精度，保证准确性。

4、使用关键字排序有很多古老的Python代码在执行时将花费额外的时间去创建一个自定义的排序函数。

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