python函数调用效率 python中提升运行效率的方法
一段python程序修改为函数调用后,效率为啥高了这么多?
for循环不用执行压栈这一过程,封装成函数需要压栈再出栈,多了这两个步骤所需要的时间自然就上去了,这是数据结构研究的内容。望采纳
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pythonif还是max效率高
是if效率高。
因为max涉及对函数名称的字典找,然后是函数调用,而直接使用运算符则不花那么多时间,所以if语句的速度比使用max函数快。
在使用ifelifelse条件语句时,有些细节需要初学者注意。1)代码块不要忘记缩进。2)if表达式不要遗忘冒号。
python语言运行速度如此差?
这就要说到 Python 类语言和 C 类语言的主要区别了,Python 属于解释型语言,通俗来说就是你可以一句一句地输入,而 Python 解释器(Interpreter)可以一句一句地执行,而 C 语言属于编译型语言,无法做到这一点,只能一次性输入完成,编译成一个完整的程序再执行,而这个编译的过程由于现代编译器做了非常多的优化,并且你的程序没有输入只有输出,每次运行都出固定的结果,所以极有可能被编译器优化成为了只有一条输出语句(实际情况可能要复杂一些),总的来说就是由于二者之间原理的差异导致了性能的差异,你可以搜一搜相关的资料,关掉 C 语言编译时的优化,再看一下性能,或者将固定的那些值改为运行时需要输入再看一下效果。
Python 相较于 C 的优势有很多,性能这一方面你不需要关心,做出一个足够复杂的程序,它们之间运行效率差不了多少的。
Python怎么设置条件表达式会提高效率
1.把range全部换成xrange
2.生成器,如 list=(item for item in fp)
3.利用psyco库,提高函数和类的运行效率。
4.字符串拼接:尽量少用“+”的方式,而采用''.join ,还有"%s"%i这样赋值的手段
5.函数的开销很大。尽量把循环放在函数内进行。而不要让每次迭代都调用函数。
6.“前提工作”先做好,比如该赋值,该拼接的,然后再引入到函数中,或者进行下面的循环。
7.尽量使用内置方法,因为内置的是C写的,效率肯定高很多
8.每当要对序列中的内容进行循环处理时,就应当尝试用列表解析来代替它,如:[i for i in xrang(10) if i%2==0]
9.学会使用itertools模块。当python中添加了迭代器后,就为常见模式提供了一个新的模块,因为它是以C语言编写,所以提供了最高效的迭代器。
--多记录一些。列表,字符串,字典,xrange,类文件对象,这些都是可迭代对象,换句话说,都可以直接用在for循环中进行迭代,如for item in open('1.txt')
--直接使用速度会快。另外,我对比了itertools里工具和xrange,比如都循环100000次打印数字,使用islice(count(),100000)均要比xrange(100000)快
--而xrange还要比range快。
10.用列表解析取代for循环。列表解析的效率等于或高于map。
11.垃圾回收机制,会对列表的操作有重大影响,如列表的append,或者列表解析。import gc,然后在数据载入模块前gc.disable(),结束后再gc.enable()。
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