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5個(gè)python提速技巧有哪些,針對(duì)這個(gè)問題,這篇文章詳細(xì)介紹了相對(duì)應(yīng)的分析和解答,希望可以幫助更多想解決這個(gè)問題的小伙伴找到更簡(jiǎn)單易行的方法。
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)
# 不推薦寫法,代碼耗時(shí):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()
# 推薦寫法,代碼耗時(shí):4.8秒 def main(): size = 10000 for _ in range(size): value = range(size) square_list = [x * x for x in value] # 避免無(wú)意義的復(fù)制
# 不推薦寫法,代碼耗時(shí):0.07秒 def main(): size = 1000000 for _ in range(size): a = 3 b = 5 temp = a a = b b = temp main()
# 推薦寫法,代碼耗時(shí):0.06秒 def main(): size = 1000000 for _ in range(size): a = 3 b = 5 a, b = b, a # 不借助中間變量 main()
# 不推薦寫法。代碼耗時(shí):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()
# 推薦寫法。代碼耗時(shí):4.3秒 def computeSum(size: int) -> int: sum_ = 0 for i in range(size): # for 循環(huán)代替 while 循環(huán) sum_ += i return sum_ def main(): size = 10000 for _ in range(size): sum_ = computeSum(size) main()
隱式for循環(huán)代替顯式for循環(huán)
# 推薦寫法。代碼耗時(shí):1.7秒 def computeSum(size: int) -> int: return sum(range(size)) # 隱式 for 循環(huán)代替顯式 for 循環(huán) def main(): size = 10000 for _ in range(size): sum = computeSum(size) main()
# 推薦寫法。代碼耗時(shí):0.62秒 # numba可以將 Python 函數(shù) JIT 編譯為機(jī)器碼執(zhí)行,大大提高代碼運(yùn)行速度。 import numba @numba.jit def 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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