一、Python如何提高运行效率
Python 胜在简单易学，但其运行速度相对较慢，这对于需要大量数据处理的应用来说是个瓶颈，因此，要提高Python代码效率，就需要进行代码优化。
优化Python代码既可以用Python内置的函数来实现，也可以用Python外的库（如NumPy、PyPy等），还可以使用更高效率的算法和数据结构等，下面介绍几种常用的提高Python代码运行效率的方法。
1.用一行代码替换for循环
Python的内置函数能够将一些循环运算用一行代码搞定，比如列表生成式。列表生成式的语法格式为：[表达式 for 变量 in 可迭代对象]，可迭代对象可以是列表、元组、字符串、集合、甚至是文件等。
# 示例1：用列表生成式生成一个由1~10的整数组成的列表
list_1 = [i for i in range(1,11)]
print(list_1)
# 示例2：用列表生成式将一个字符串的字符取出
string_1 = 'hello world'
list_2 = [i for i in string_1]
print(list_2)
输出结果如下：
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
['h', 'e', 'l', 'l', 'o', ' ', 'w', 'o', 'r', 'l', 'd']
以上两个示例中均使用了列表生成式，将一个循环过程简化为了一行代码，提高了代码运行效率。
2.缩小代码范围
在大项目中，很多代码不需要随时运行，只有在需要的时候才需要运行，那么就可以通过控制代码的可见性缩短代码执行范围。比如，在函数外、类外的变量在函数或方法中使用时，需要使用global关键字，而如果只是需要在函数内部使用，就不需要将其声明为全局变量。
def func():
local_var = 'I am a local variable'
return local_var
print(func()) # 输出：I am a local variable
以上示例中，local_var变量只在函数内部使用，不需要将其声明为全局变量，这能够缩短代码执行范围，提高Python代码效率。
二、Python代码运行效率高吗
Python的速度相对比较慢，但是Python的高效率代码编写能够提高Python代码运行效率。也就是说，Python代码运行效率不高，但是Python不是没有高效率的代码。下面介绍几种常见的高度Python代码运行效率的方法。
1.使用NumPy库
NumPy是Python科学计算的一个核心库，它具有高效的数组操作功能，一些函数可以直接操作整个数组，减少了Python for循环的数量，提高了Python代码的效率。
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
dot_product = np.dot(a, b)
print(dot_product) # 输出：32
以上示例中，用了NumPy库函数np.dot()计算了两个数组a和b的点积，这个函数需要的时间比Python的for循环更短，提高了Python代码效率。
2.选择高效的算法和数据结构
选择高效的算法和数据结构能够有效提高Python代码运行效率，比如hash表在检索时对于大数据的存储和查找有着极高的效率。
# 示例1：将列表中的重复元素去掉
# 方法1：使用循环删除重复元素
def remove_duplicates_1(nums):
length = len(nums)
i = 0
while i < length:
if nums[i] in nums[i+1:]:
nums.pop(i)
length -= 1
else:
i += 1
return nums
# 方法2：使用set()去重
def remove_duplicates_2(nums):
return list(set(nums))
nums = [1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5]
print(remove_duplicates_1(nums)) # 输出：[1, 2, 3, 4, 5]
print(remove_duplicates_2(nums)) # 输出：[1, 2, 3, 4, 5]
以上示例展示了两种去除列表中重复元素的方法：一种是使用循环删除的方式，另一种则是使用了Python内置的set()函数。其中，方法2中使用了Python内置的数据结构set()，该结构使用hash表来存储数据，这能够快速检索数据，因此，能够提高Python代码效率。
3.缓存结果
有一些操作需要重复计算，如嵌套循环中每次需要计算的函数结果都是一样的时候，建议使用缓存来提高代码效率。Python的内置functools库中的lru_cache装饰器可以实现缓存，装饰器会自动处理缓存，函数的调用可以大幅度快速实现。
import functools
@functools.lru_cache(maxsize=None)
def fibonacci(num):
if num < 2:
return num
return fibonacci(num - 1) + fibonacci(num - 2)
print(fibonacci(30))
以上示例中，使用了Python内置的functools库的装饰器lru_cache，实现了斐波那契数列的生成，这种方法利用缓存的特性，减少了Python代码的执行时间。
4.使用Python的特殊方法实现高效算法
Python内部有很多特殊方法可以实现高效算法。比如__getitem__()方法可以获取一个对象的一个元素，并且该方法可以被用在迭代器和生成器中。__contains__()方法可以省略in关键字运算符，直接进行元素检索。__eq__()和__ne__()方法可以完成对象的相等和不等判断。这些特殊方法能够在一定程度上提高Python代码效率。
# 示例1：使用__contains__()方法进行元素检索
class MyList:
def __init__(self, nums):
self.nums = nums
def __contains__(self, num):
if num in self.nums:
return True
else:
return False
my_list = MyList([1, 2, 3, 4, 5])
print(3 in my_list) # 输出：True
print(6 in my_list) # 输出：False
以上示例中使用了Python内置的特殊方法__contains__()，实现了自定义类的元素检索功能，这种方法省略了Python内置的关键字in的计算过程，能够提高Python代码效率。
总结
对于Python工程师来说，提高Python代码效率是一个永恒的话题。包括使用列表生成式、选择高效的算法和数据结构、使用NumPy库、使用装饰器和特殊方法等，这些方法均能提高Python代码的执行速度，减少开发时间和成本。
