分享5个python提速技巧,速度瞬间提上来了

joechaucer

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• 1、跳过迭代对象的开头
  
• 2、避免数据复制
  
• 3、避免变量中心变量
  
• 4、循环优化
  
• 5、使用numba.jit
  

1、跳过迭代对象的开头

1. 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) 

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2、避免数据复制

1. # 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()

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1. # 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

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3、避免变量中心变量

1. # 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()

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1. # 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  # 不借助中心变量 main()

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4、循环优化

1. # 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()

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1. # 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()

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隐式for循环代替显式for循环

1. # 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()

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5、使用numba.jit

1. # 推荐写法。代码耗时：0.62秒# numba可以将 Python 函数 JIT 编译为机器码实行，大大提高代码运行速率。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()

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