本文目录一览：
- 1、如何提高python的运行效率
- 2、python运行速度慢怎么办
- 3、北大青鸟设计培训：怎样才能提高Python运行效率？
- 4、优化Python爬虫速度的方法有哪些
- 5、优化Python编程的4个妙招
如何提高python的运行效率
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。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。简而言之，这个窍门要你牺牲应用的可移植性以换取只有通过对底层主机的直接编程才能获得的运行效率。以下是一些你可以选择用来提升效率的功能包：
Cython
Pylnlne
PyPy
Pyrex
这些功能包的用处各有不同。比如说，使用C语言的数据类型，可以使涉及内存操作的任务更高效或者更直观。Pyrex就能帮助Python延展出这样的功能。Pylnline能使你在Python应用中直接使用C代码。内联代码是独立编译的，但是它把所有编译文件都保存在某处，并能充分利用C语言提供的高效率。
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。譬如，拿下面的代码来说：
import operator
somelist = [(1, 5, , (6, 2, 4), (9, 7, 5)]
somelist.sort(key=operator.itemgetter(0))
somelist
#Output = [(1, 5, , (6, 2, 4), (9, 7, 5)]
somelist.sort(key=operator.itemgetter(1))
somelist
#Output = [(6, 2, 4), (1, 5, , (9, 7, 5)]
somelist.sort(key=operator.itemgetter(2))
somelist
#Output = [(6, 2, 4), (9, 7, 5), (1, 5, ]
在每段例子里，list都是根据你选择的用作关键参数的索引进行排序的。这个方法不仅对数值类型有效，还同样适用于字符串类型。
窍门三：针对循环的优化
每一种编程语言都强调最优化的循环方案。当使用Python时，你可以借助丰富的技巧让循环程序跑得更快。然而，开发者们经常遗忘的一个技巧是：尽量避免在循环中访问变量的属性。譬如，拿下面的代码来说：
lowerlist = ['this', 'is', 'lowercase']
upper = str.upper
upperlist = []
append = upperlist.append
for word in lowerlist:
append(upper(word))
print(upperlist)
#Output = ['THIS', 'IS', 'LOWERCASE']
每次你调用str.upper, Python都会计算这个式子的值。然而，如果你把这个求值赋值给一个变量，那么求值的结果就能提前知道，Python程序就能运行得更快。因此，关键就是尽可能减小Python在循环中的工作量。因为Python解释执行的特性，在上面的例子中会大大减慢它的速度。
（注意：优化循环的方法还有很多，这只是其中之一。比如，很多程序员会认为，列表推导式是提高循环速度的最佳方法。关键在于，优化循环方案是提高应用程序运行速度的上佳选择。）
窍门四：使用较新的Python版本
如果你在网上搜索Python，你会发现数不尽的信息都是关于如何升级Python版本。通常，每个版本的Python都会包含优化内容，使其运行速度优于之前的版本。但是，限制因素在于，你最喜欢的函数库有没有同步更新支持新的Python版本。与其争论函数库是否应该更新，关键在于新的Python版本是否足够高效来支持这一更新。
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。
然而，如果你只是确保自己的应用在新版本中可以运行，你很可能会错过新版本提供的新特性。一旦你决定更新，请分析你的应用在新版本下的表现，并检查可能出问题的部分，然后优先针对这些部分应用新版本的特性。只有这样，用户才能在更新之初就觉察到应用性能的改观。
窍门五：尝试多种编码方法
每次创建应用时都使用同一种编码方法几乎无一例外会导致应用的运行效率不尽人意。可以在程序分析时尝试一些试验性的办法。譬如说，在处理字典中的数据项时，你既可以使用安全的方法，先确保数据项已经存在再进行更新，也可以直接对数据项进行更新，把不存在的数据项作为特例分开处理。请看下面第一段代码：
n = 16
myDict = {}
for i in range(0, n):
char = 'abcd'[i%4]
if char not in myDict:
myDict[char] = 0
myDict[char] += 1
print(myDict)
当一开始myDict为空时，这段代码会跑得比较快。然而，通常情况下，myDict填满了数据，至少填有大部分数据，这时换另一种方法会更有效率。
n = 16
myDict = {}
for i in range(0, n):
char = 'abcd'[i%4]
try:
myDict[char] += 1
except KeyError:
myDict[char] = 1
print(myDict)
在两种方法中输出结果都是一样的。区别在于输出是如何获得的。跳出常规的思维模式，创建新的编程技巧能使你的应用更有效率。
窍门六：交叉编译你的应用
开发者有时会忘记计算机其实并不理解用来创建现代应用程序的编程语言。计算机理解的是机器语言。为了运行你的应用，你借助一个应用将你所编的人类可读的代码转换成机器可读的代码。有时，你用一种诸如Python这样的语言编写应用，再以C++这样的语言运行你的应用，这在运行的角度来说，是可行的。关键在于，你想你的应用完成什么事情，而你的主机系统能提供什么样的资源。
Nuitka是一款有趣的交叉编译器，能将你的Python代码转化成C++代码。这样，你就可以在native模式下执行自己的应用，而无需依赖于解释器程序。你会发现自己的应用运行效率有了较大的提高，但是这会因平台和任务的差异而有所不同。
（注意：Nuitka现在还处在测试阶段，所以在实际应用中请多加注意。实际上，当下最好还是把它用于实验。此外，关于交叉编译是否为提高运行效率的最佳方法还存在讨论的空间。开发者已经使用交叉编译多年，用来提高应用的速度。记住，每一种解决办法都有利有弊，在把它用于生产环境之前请仔细权衡。）
在使用交叉编译器时，记得确保它支持你所用的Python版本。Nuitka支持Python2.6, 2.7, 3.2和3.3。为了让解决方案生效，你需要一个Python解释器和一个C++编译器。Nuitka支持许多C++编译器，其中包括Microsoft Visual Studio,MinGW 和 Clang/LLVM。
交叉编译可能造成一些严重问题。比如，在使用Nuitka时，你会发现即便是一个小程序也会消耗巨大的驱动空间。因为Nuitka借助一系列的动态链接库（DDLs）来执行Python的功能。因此，如果你用的是一个资源很有限的系统，这种方法或许不太可行。
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
北大青鸟设计培训：怎样才能提高Python运行效率？
python逐渐走入人们的视线，成为热门编程语言，随之而来，加入python培训的准程序员大军也成为社会热点。
Python具有许多其他编程语言不具备的优势，譬如能通过极少量代码完成许多操作，以及多进程，能够轻松支持多任务处理。
除了多种优势外，python也有不好的地方，运行较慢，下面电脑培训为大家介绍6个窍门，可以帮你提高python的运行效率。
1.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。
2.交叉编译你的应用开发者有时会忘记计算机其实并不理解用来创建现代应用程序的编程语言。
计算机理解的是机器语言。
为了运行你的应用，你借助一个应用将你所编的人类可读的代码转换成机器可读的代码。
有时，你用一种诸如Python这样的语言编写应用，再以C++这样的语言运行你的应用，这在运行的角度来说，是可行的。
关键在于，你想你的应用完成什么事情，而你的主机系统能提供什么样的资源。
3.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。
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。
简而言之，这个窍门要你牺牲应用的可移植性以换取只有通过对底层主机的直接编程才能获得的运行效率。
4.针对循环的优化每一种编程语言都强调最优化的循环方案。
当使用Python时，你可以借助丰富的技巧让循环程序跑得更快。
然而，开发者们经常遗忘的一个技巧是：尽量避免在循环中访问变量的属性。
5.尝试多种编码方法每次创建应用时都使用同一种编码方法几乎无一例外会导致应用的运行效率不尽人意。
可以在程序分析时尝试一些试验性的办法。
譬如说，在处理字典中的数据项时，你既可以使用安全的方法，先确保数据项已经存在再进行更新，也可以直接对数据项进行更新，把不存在的数据项作为特例分开处理。
6.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。
优化Python爬虫速度的方法有哪些
很多爬虫工作者都遇到过抓取非常慢的问题，尤其是需要采集大量数据的情况下。那么如何提高爬虫采集效率就十分关键，那一块了解如何提高爬虫采集效率问题。
1.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。
第一步要做的就是流程优化，尽量精简流程，避免在多个页面重复获取。
随后去重，同样是十分重要的手段，一般根据url或者id进行唯一性判别，爬过的就不再继续爬了。
2.分布式爬虫
即便把各种法子都用尽了，单机单位时间内能爬的网页数仍是有限的，面对大量的网页页面队列，可计算的时间仍是很长，这种情况下就必须要用机器换时间了，这就是分布式爬虫。
第一步，分布式并不是爬虫的本质，也并不是必须的，对于互相独立、不存在通信的任务就可手动对任务分割，随后在多个机器上各自执行，减少每台机器的工作量，费时就会成倍减少。
例如有200W个网页页面待爬，可以用5台机器各自爬互不重复的40W个网页页面，相对来说单机费时就缩短了5倍。
可是如果存在着需要通信的状况，例如一个变动的待爬队列，每爬一次这个队列就会发生变化，即便分割任务也就有交叉重复，因为各个机器在程序运行时的待爬队列都不一样了——这种情况下只能用分布式，一个Master存储队列，其他多个Slave各自来取，这样共享一个队列，取的情况下互斥也不会重复爬取。IPIDEA提供高匿稳定的IP同时更注重用户隐私的保护，保障用户的信息安全。含有240＋国家地区的ip，支持API批量使用，支持多线程高并发使用。
优化Python编程的4个妙招
1. Pandas.apply() – 特征工程瑰宝
Pandas 库已经非常优化了，但是大部分人都没有发挥它的最大作用。想想它一般会用于数据科学项目中的哪些地方。一般首先能想到的就是特征工程，即用已有特征创造新特征。其中最高效的方法之一就是Pandas.apply()，即Pandas中的apply函数。
在Pandas.apply()中，可以传递用户定义功能并将其应用到Pandas Series的所有数据点中。这个函数是Pandas库最好的扩展功能之一，它能根据所需条件分隔数据。之后便能将其有效应用到数据处理任务中。
2. Pandas.DataFrame.loc – Python数据操作绝妙技巧
所有和数据处理打交道的数据科学家(差不多所有人了!)都应该学会这个方法。
很多时候，数据科学家需要根据一些条件更新数据集中某列的某些值。Pandas.DataFrame.loc就是此类问题最优的解决方法。
3. Python函数向量化
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. Python多重处理
多重处理能使系统同时支持一个以上的处理器。
此处将数据处理分成多个任务，让它们各自独立运行。处理庞大的数据集时，即使是apply函数也显得有些迟缓。
关于优化Python编程的4个妙招，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对python编程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于python编程的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
