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24式加速你的Python(小結)

系統 2081 0

一,分析代碼運行時間

第1式,測算代碼運行時間

平凡方法

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快捷方法(jupyter環境)

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第2式,測算代碼多次運行平均時間

平凡方法

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快捷方法(jupyter環境)

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第3式,按調用函數分析代碼運行時間

平凡方法

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24式加速你的Python(小結)_第6張圖片

快捷方法(jupyter環境)

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第4式,按行分析代碼運行時間

平凡方法

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快捷方法(jupyter環境)

二,加速你的查找

第5式,用set而非list進行查找

低速方法

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高速方法

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第6式,用dict而非兩個list進行匹配查找

低速方法

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高速方法

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三,加速你的循環

第7式,優先使用for循環而不是while循環

低速方法

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高速方法

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第8式,在循環體中避免重復計算

低速方法

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高速方法

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四,加速你的函數

第9式,用循環機制代替遞歸函數

低速方法

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高速方法

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第10式,用緩存機制加速遞歸函數

低速方法

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高速方法

24式加速你的Python(小結)_第22張圖片

第11式,用numba加速Python函數

低速方法

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高速方法

24式加速你的Python(小結)_第24張圖片

五,使用標準庫函數進行加速

第12式,使用collections.Counter加速計數

低速方法

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高速方法

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第13式,使用collections.ChainMap加速字典合并

低速方法

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24式加速你的Python(小結)_第28張圖片

高速方法

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六,使用高階函數進行加速

第14式,使用map代替推導式進行加速

低速方法

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高速方法

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第15式,使用filter代替推導式進行加速

低速方法

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高速方法

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七,使用numpy向量化進行加速

第16式,使用np.array代替list

低速方法

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高速方法

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第17式,使用np.ufunc代替math.func

低速方法

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高速方法

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第18式,使用np.where代替if

低速方法

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高速方法

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八,加速你的Pandas

第19式,使用csv文件讀寫代替excel文件讀寫

低速方法

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高速方法

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第20式,使用pandas多進程工具pandarallel

低速方法

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24式加速你的Python(小結)_第43張圖片

高速方法

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九,使用Dask進行加速

第21式,使用dask加速dataframe

低速方法

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高速方法

24式加速你的Python(小結)_第46張圖片

第22式,使用dask.delayed進行加速

低速方法

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24式加速你的Python(小結)_第48張圖片

高速方法

24式加速你的Python(小結)_第49張圖片

十,應用多線程多進程加速

第23式,應用多線程加速IO密集型任務

低速方法

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高速方法

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第24式,應用多進程加速CPU密集型任務

低速方法

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高速方法

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