5个python提速技巧有哪些

5个python提速技巧有哪些，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

1、跳过迭代对象的开头

string_from_file = """  // Wooden: ...  // LaoLi: ...  //  // Whole: ...  Wooden LaoLi...  """ import itertools  for line in itertools.dropwhile(lambda line: line.startswith("//"), string_from_file.split(" ")):    print(line)

2、避免数据复制

# 不推荐写法，代码耗时：6.5秒def main():    size = 10000    for _ in range(size):        value = range(size)        value_list = [x for x in value]        square_list = [x * x for x in value_list] main()

# 推荐写法，代码耗时：4.8秒def main():    size = 10000    for _ in range(size):        value = range(size)        square_list = [x * x for x in value]  # 避免无意义的复制

3、避免变量中间变量

# 不推荐写法，代码耗时：0.07秒def main():    size = 1000000    for _ in range(size):        a = 3        b = 5        temp = a        a = b        b = temp main()

# 推荐写法，代码耗时：0.06秒def main():    size = 1000000    for _ in range(size):        a = 3        b = 5        a, b = b, a  # 不借助中间变量 main()

4、循环优化

# 不推荐写法。代码耗时：6.7秒def computeSum(size: int) -> int:    sum_ = 0    i = 0    while i < size:        sum_ += i        i += 1    return sum_ def main():    size = 10000    for _ in range(size):        sum_ = computeSum(size) main()

# 推荐写法。代码耗时：4.3秒def computeSum(size: int) -> int:    sum_ = 0    for i in range(size):  # for 循环代替 while 循环        sum_ += i    return sum_ def main():    size = 10000    for _ in range(size):        sum_ = computeSum(size) main()

隐式for循环代替显式for循环

# 推荐写法。代码耗时：1.7秒def computeSum(size: int) -> int:    return sum(range(size))  # 隐式 for 循环代替显式 for 循环 def main():    size = 10000    for _ in range(size):        sum = computeSum(size) main()

5、使用numba.jit

# 推荐写法。代码耗时：0.62秒# numba可以将 Python 函数 JIT 编译为机器码执行，大大提高代码运行速度。import numba @numba.jitdef computeSum(size: float) -> int:    sum = 0    for i in range(size):        sum += i    return sum def main():    size = 10000    for _ in range(size):        sum = computeSum(size) main()

关于5个python提速技巧有哪些问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注行业资讯频道了解更多相关知识。