python提高函数速度 python小技巧及速度提高

python运行速度慢怎么办

yxhtest7772017-07-18

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python运行速度慢怎么办？6个Python性能优化技巧



Python是一门非常酷的语言，因为很少的Python代码可以在短时间内做很多事情，并且，Python很容易就能支持多任务和多重处理。

Python的批评者声称Python性能低效、执行缓慢，但实际上并非如此：尝试以下6个小技巧，可以加快Python应用程序。

关键代码可以依赖于扩展包

Python使许多编程任务变得简单，但是对于很关键的任务并不总是提供最好的性能。使用C、C++或者机器语言扩展包来执行关键任务能极大改善性能。这些包是依赖于平台的，也就是说，你必须使用特定的、与你使用的平台相关的包。简而言之,该解决方案提供了一些应用程序的可移植性,以换取性能,您可以获得只有通过直接向底层主机编程。

下面这些扩展包你可以考虑添加到你的个人扩展库中：

Cython

PyInlne

PyPy

Pyrex

这些包有不同的作用和执行方式。例如，Pyrex 让Python处理一些内存任务变得简单高效；PyInline可以直接让你在Python应用程序中使用C代码，虽然内联代码被单独编译，但是如果你能高效的利用C代码，它可以在同一个地方处理每一件事情。

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。最好的排序方式是使用关键字和默认的sort()方法。

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。

使用新版本

任何一个在线上搜索Python资料的人都会发现无数关于Python版本迁移的信息。通常，Python每一个版本都针对之前的一个版本做了优化和改进，以让Python运行的更快。限制因素是你喜欢的函数库是否也针对Python的新版本做了改进。

当你使用了新的函数库，获得了Python的新版本，你需要保证代码依然能够运行，检查应用，修正差异。然后，如果你仅仅是

相关问答

Q1: python如何提高socket速率

python如何提高socket速率，方法如下：

1、使用非阻塞模式：使用socket的setblocking函数可以将socket设置为非阻塞模式，这样可以避免socket处于等待状态，从而提高速度。

2、使用多线程和多进程：利用多线程和多进程可以同时处理多个socket连接，从而提高socket速率。

3、减少数据传输：减少socket发送数据量，可以减少消息传输时间，从而提高socket速度。

4、调整TCP参数：可以通过调整网络参数，如TCP缓冲区大小，TCP超时时间等等，来提高socket速度。

Python是一种计算机编程语言，它简单易学，功能强大，可以用来做日常任务，也可以用来开发复杂的软件和应用程序。它的语法简洁，易于理解，可以大大减少开发时间，节约开发费用。

Q2: python函数可以提高代码执行速度吗

不同python提高函数速度的编程语言python提高函数速度，会有不同 的缓存策略python提高函数速度，例如，通过哈希映射、优先级队列等实现缓存。因此，不同的编程语言，在缓存的解决方案方面具有很大差异，可能需要几分钟，也可能需要几小时。

但是，在Python中，标准工具包functools实现python提高函数速度了一种名为LRU(Least Recently Used)的缓存策略，可以通过传入参数，来设定缓存最近多少次的计算结果，如果传入参数为None，那么则不缓存。

Q3: Python怎么设置条件表达式会提高效率

1.把range全部换成xrange

2.生成器，如 list=(item for item in fp)

3.利用psyco库，提高函数和类的运行效率。

4.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

5.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。

6.“前提工作”先做好，比如该赋值，该拼接的，然后再引入到函数中，或者进行下面的循环。

7.尽量使用内置方法，因为内置的是C写的，效率肯定高很多

8.每当要对序列中的内容进行循环处理时，就应当尝试用列表解析来代替它，如：[i for i in xrang(10) if i%2==0]

9.学会使用itertools模块。当python中添加了迭代器后，就为常见模式提供了一个新的模块，因为它是以C语言编写，所以提供了最高效的迭代器。

--多记录一些。列表，字符串，字典，xrange,类文件对象，这些都是可迭代对象，换句话说，都可以直接用在for循环中进行迭代，如for item in open('1.txt')

--直接使用速度会快。另外，我对比了itertools里工具和xrange，比如都循环100000次打印数字，使用islice(count(),100000)均要比xrange(100000)快

--而xrange还要比range快。

10.用列表解析取代for循环。列表解析的效率等于或高于map。

11.垃圾回收机制，会对列表的操作有重大影响，如列表的append，或者列表解析。import gc，然后在数据载入模块前gc.disable（）,结束后再gc.enable()。

Q4: python 2.7 urlopen 函数,如何提高下载速度.

可以使用多进程或多线程并发下载。其实你的方法已经是多进程的一种了。

python中有多进程模块multiprocessing和多线程multithreading。

思路是这样，将需要下载的连接送入队列，然后各个进程（或线程）从队列里拿任务然后下载。前面的两个类库都提供进程、线程安全的队列。

楼下给了个多线程的示例，这里我给一个稍微复杂点的进程的示例。其实线程和进程库的接口基本是一致的。

#!/usr/bin/env python

# encoding=utf-8

# test.py

from multiprocessing import Queue, Process

from Queue import Empty

import urllib

import time

urls = [line.strip() for line in open('urls.txt')]

queue = Queue(1024)

for url in urls:

    queue.put(url)

def download():

    while True:

        try:

            url = queue.get()

            f = urllib.urlopen(url)

            r = f.read()

            # 这里保存你下载的文件

        except Empty:

            time.sleep(5)

        except Exception, e:

            print 'download error: %s' % e

for i in range(10):

    p = Process(target=download)

    p.start()

    p.join()

使用方法：编辑一个文件urls.txt，每行一个url。然后：

nohup ./test.py 

结束进程则需要找到它的进程号，然后kill -9

望采纳，谢谢支持！

Q5: 提升Python运行速度的5个小技巧

pre{overflow-x: auto}

Python 是世界上使用最广泛的编程语言之一。它是一种解释型高级通用编程语言，具有广泛的用途，几乎可以将其用于所有事物。其以简单的语法、优雅的代码和丰富的第三方库而闻名。python除了有很多优点外，但在速度上还有一个非常大的缺点。

虽然Python代码运行缓慢，但可以通过下面分享的5个小技巧提升Python运行速度！

首先，定义一个计时函数timeshow，通过简单的装饰，可以打印指定函数的运行时间。

这个函数在下面的例子中会被多次使用。

def timeshow(func):     from time import time     def newfunc(*arg, **kw):         t1 = time()         res = func(*arg, **kw)         t2 = time()         print(f"{func.__name__: 10} : {t2-t1:.6f} sec")         return res     return newfunc @timeshow def test_it():     print("hello pytip") test_it() 1. 选择合适的数据结构

使用正确的数据结构对python脚本的运行时间有显着影响。Python 有四种内置的数据结构：

列表 : List

元组 : Tuple

集合 : Set

字典 : Dictionary

但是，大多数开发人员在所有情况下都使用列表。这是不正确的做法，应该根据任务使用合适数据结构。

运行下面的代码，可以看到元组执行简单检索操作的速度比列表快。其中dis模块反汇编了一个函数的字节码，这有利于查看列表和元组之间的区别。

import dis def a():     data = [1, 2, 3, 4, 5,6,7,8,9,10]     x =data[5]     return x def b():     data = (1, 2, 3, 4, 5,6,7,8,9,10)     x =data[5]     return x print("-----:使用列表的机器码:------") dis.dis(a) print("-----:使用元组的机器码:------") dis.dis(b)

运行输出:

-----:使用列表的机器码:------

3 0 LOAD_CONST 1 (1)

2 LOAD_CONST 2 (2)

4 LOAD_CONST 3 (3)

6 LOAD_CONST 4 (4)

8 LOAD_CONST 5 (5)

10 LOAD_CONST 6 (6)

12 LOAD_CONST 7 (7)

14 LOAD_CONST 8 (8)

16 LOAD_CONST 9 (9)

18 LOAD_CONST 10 (10)

20 BUILD_LIST 10

22 STORE_FAST 0 (data)

4 24 LOAD_FAST 0 (data)

26 LOAD_CONST 5 (5)

28 BINARY_SUBSCR

30 STORE_FAST 1 (x)

5 32 LOAD_FAST 1 (x)

34 RETURN_VALUE

-----:使用元组的机器码:------

7 0 LOAD_CONST 1 ((1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10))

2 STORE_FAST 0 (data)

8 4 LOAD_FAST 0 (data)

6 LOAD_CONST 2 (5)

8 BINARY_SUBSCR

10 STORE_FAST 1 (x)

9 12 LOAD_FAST 1 (x)

14 RETURN_VALUE

看下列表的机器码，冗长而多余！

2. 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。 如果研究下，那么你会惊奇地发现几乎90%的问题已经有第三方包或内置函数来解决。

可以通过访问官方文档查看所有内置函数。你也可以在wiki python上找到更多使用内置函数的场景。

比如，现在我们想合并列表中的所有单词为一个句子，比较法自己编写和调用库函数的区别:

# ❌ 正常人能想到的方法 @timeshow def f1(list):     s =""     for substring in list:         s += substring     return s # ✅ pythonic 的方法 @timeshow def f2(list):     s = "".join(list)     return s l = ["I", "Love", "Python"] * 1000 # 为了看到差异，我们把这个列表放大了 f1(l) f2(l)

运行输出:

f1 : 0.000227 sec

f2 : 0.000031 sec

3. 少用循环

用 列表推导式 代替循环

用 迭代器 代替循环

用 filter() 代替循环

减少循环次数，精确控制，不浪费CPU

## 返回n以内的可以被7整除的所有数字。 # ❌ 正常人能想到的方法: @timeshow def f_loop(n):      L=[]     for i in range(n):         if i % 7 ==0:             L.append(i)     return L #  ✅ 列表推导式 @timeshow def f_list(n):     L = [i for i in range(n) if i % 7 == 0]     return L # ✅  迭代器 @timeshow def f_iter(n):     L = (i for i in range(n) if i % 7 == 0)     return L # ✅ 过滤器  @timeshow def f_filter(n):     L = filter(lambda x: x % 7 == 0, range(n))     return L # ✅ 精确控制循环次数  @timeshow def f_mind(n):     L = (i*7 for i in range(n//7))     return L n = 1_000_000 f_loop(n) f_list(n) f_iter(n) f_filter(n) f_mind(n)

输出为:

f_loop : 0.083017 sec

f_list : 0.056110 sec

f_iter : 0.000015 sec

f_filter : 0.000003 sec

f_mind : 0.000002 sec

谁快谁慢，一眼便知！

filter 配合 lambda 大法就是屌！！！

4. 避免循环重复计算

如果你有一个迭代器，必须用它的元素做一些耗时计算，比如匹配正则表达式。你应该将正则表达式模式定义在循环之外，因为最好只编译一次模式，而不是在循环的每次迭代中一次又一次地编译它。

只要有可能，就应该尝试在循环外进行尽可能多的运算，比如将函数计算分配给局部变量，然后在函数中使用它。

# ❌ 应改避免的方式： @timeshow def f_more(s):     import re     for i in s:         m = re.search(r'a*[a-z]?c', i) # ✅ 更好的方式： @timeshow def f_less(s):     import re     regex = re.compile(r'a*[a-z]?c')     for i in s:         m = regex.search(i) s = ["abctestabc"] * 1_000 f_more(s) f_less(s)

输出为:

f_more : 0.001068 sec

f_less : 0.000365 sec

5. 少用内存、少用全局变量

内存占用是指程序运行时使用的内存量。为了让Python代码运行得更快，应该减少程序的内存使用量，即尽量减少变量或对象的数量。

Python 访问局部变量比全局变量更有效。在有必要之前，应该始终尝试忽略声明全局变量。一个在程序中定义过的全局变量会一直存在，直到整个程序编译完成，所以它一直占据着内存空间。另一方面，局部变量访问更快，且函数完成后即可回收。因此，使用多个局部变量比使用全局变量会更好。

# ❌ 应该避免的方式： message = "Line1\n" message += "Line2\n" message += "Line3\n" # ✅ 更好的方式： l = ["Line1","Line2","Line3"] message = '\n'.join(l) # ❌ 应该避免的方式： x = 5 y = 6  def add():     return x+y add() # ✅ 更好的方式： def add():     x = 5     y = 6     return x+y add()

总结

本篇文章就到这里了，希望能够给你带来帮助，也希望您能够多多关注的更多内容!

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