python代码优化技巧，python 优化

如何提高python的运行效率

1、并行任务：如果程序中有多个任务可以并行执行，即它们不会相互阻塞或依赖彼此的结果，那么使用多线程可以同时执行这些任务，从而提高效率。

2、窍门二：在排序时使用键Python含有许多古老的排序规则，这些规则在你创建定制的排序方法时会占用很多时间，而这些排序方法运行时也会拖延程序实际的运行速度。最佳的排序方法其实是尽可能多地使用键和内置的sort()方法。

3、使用C/C++或机器语言的外部功能包处理时间敏感任务，可以有效提高应用的运行效率。这些功能包往往依附于特定的平台，因此你要根据自己所用的平台选择合适的功能包。

4、精简代码行数 在编程时，尽量使用一些python的内置函数来精简代码行数，是代码显得简洁凝练，大大提高代码运行效率。使用多进程 一般计算机都是多进程的，那么在执行操作时可以使用Python中的multiproccessing。

相关问答

Q1: 合理利用python表达式的惰性求值能够提高代码质量吗

1、延迟求值的一个好处是能够建立可计算的无限列表而没有妨碍计算的无限循环或大小问题。

2、新的Python程式建议使用Python 0版本的语法。除非执行环境无法安装Python 0或者程式本身使用了不支援Python 0的第三方库。目前不支援Python 0的第三方库有Twisted， py2exe， PIL等。

3、not ： 返回表达式结果的“相反的值”。如果表达式结果为真，则返回false；如果表达式结果为假，则返回true。

4、则直接按连续的地址获取数据。按以上特征获取后面地址，通过urllib.request.urlopen(url)得到首页面的数据。可以通过正则表达式获取数据，也可按特征字符串定来取到数据。如为规则网地址方式，可以使用线程来提高效率。

Q2: 如何用Python减少循环层次和缩进的技巧

按”v”进入视图模式，选中要移动的代码块。然后用“”左缩进，或用“”右缩进。缩进宽度默认为1个shiftwidth宽。如果要缩进多个shiftwidth宽，在按“”或””之前先按相应数字。

把缩进都删除；每级缩进只用一个空格，这样问题是解决了；最好的建议是File--New Window，新建一个py文件，在这个里面输入代码。

在需要跳回得地方新建一个内置函数，这不是正解。Tag1 while(Tag1)：DoSomeThing()While(Tag2)：DoSomeThing()if IsCondition：continue OtherThing()break 每个While都做为一个可跳点的起始，但是这样代码缩进很多。

交互模式在使用块语句（if， while， try）时，在结束块语句时，要输入额外的回车的。交互模式只会一个命令一个命令地执行，块语句视为一个语句。

你这样写是不对的。for那一行是没有缩进的，第二行你用了两个Tab，第三行你用了一个tab，所以有错误。

Q3: 怎样才能提高Python运行效率?

窍门一：关键代码使用外部功能包Python简化了许多编程任务，但是对于一些时间敏感的任务，它的表现经常不尽人意。使用C/C++或机器语言的外部功能包处理时间敏感任务，可以有效提高应用的运行效率。

精简代码行数 在编程时，尽量使用一些python的内置函数来精简代码行数，是代码显得简洁凝练，大大提高代码运行效率。使用多进程 一般计算机都是多进程的，那么在执行操作时可以使用Python中的multiproccessing。

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。

利用psyco库，提高函数和类的运行效率。字符串拼接：尽量少用“+”的方式，而采用.join ，还有%s%i这样赋值的手段 函数的开销很大。尽量把循环放在函数内进行。而不要让每次迭代都调用函数。

Q4: python运行速度慢怎么办

1、优化循环 每一种编程语言都强调循环语句的优化，Python也是一样的。尽管你可以依赖于丰富的技术让循环运行的更快，然而，开发者经常忽略的一个方法是避免在循环内部使用点拼接字符串。

2、窍门二：在排序时使用键Python含有许多古老的排序规则，这些规则在你创建定制的排序方法时会占用很多时间，而这些排序方法运行时也会拖延程序实际的运行速度。最佳的排序方法其实是尽可能多地使用键和内置的sort()方法。

3、另一种解决缓慢循环的方法就是将函数向量化。这意味着新建函数会应用于输入列表，并返回结果数组。在Python中使用向量化能至少迭代两次，从而加速计算。事实上，这样不仅能加速代码运算，还能让代码更加简洁清晰。

4、process_data(piece)2：使用iter和一个帮助方法：123456 f = open(really_big_file.dat)def read1k()： return f.read(1024) for piece in iter(read1k， )： process_data(piece)推荐使用第一个。

5、根据我几年前的测试，python的矩阵运算速度并不慢，(因为你运行的是动态链接库里面的函数而不是脚本）比mathematica快，和matlab持平。大部分新手不擅长看文档啥都自己造轮子是不好的。

6、尽可能减少网站访问次数 单次爬虫的主要把时间消耗在网络请求等待响应上面，所以能减少网站访问就减少网站访问，既减少自身的工作量，也减轻网站的压力，还降低被封的风险。

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