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真香啊,让 Python 代码能力起飞的 24 个骚操作

大家好,我们知道 Python 加速技巧有很多。今天这篇文章,我给大家总结了24个 Python技巧,内容包括基本实现方式和快捷方式,内容较长,建议收藏、关注。

部分 Python 技巧来自粉丝群小伙伴的分享,在此表示感谢。想加入的小伙伴,文末提给添加方式。

一、分析代码运行时间

第1式:测算代码运行时间

平凡方法
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快捷方法(jupyter环境)
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第2式:测算代码多次运行平均时间

平凡方法

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快捷方法(jupyter环境)

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第3式:按调用函数分析代码运行时间

平凡方法

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快捷方法(jupyter环境)

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第4式:按行分析代码运行时间

平凡方法

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快捷方法(jupyter环境)

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二、加速你的查找

第5式:用set而非list进行查找

低速方法

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高速方法
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第6式:用dict而非两个list进行匹配查找

低速方法
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高速方法

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三、加速你的循环

第7式:优先使用for循环而不是while循环
低速方法
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高速方法
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第8式:在循环体中避免重复计算

低速方法
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高速方法
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四、加速你的函数

第9式:用循环机制代替递归函数

低速方法

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高速方法
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第10式:用缓存机制加速递归函数

低速方法
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高速方法
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第11式:用numba加速Python函数

低速方法

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高速方法
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五、使用标准库函数进行加速

第12式:使用collections.Counter加速计数

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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高速方法
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六,使用numpy向量化进行加速

第14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15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16式:使用np.where代替if

低速方法
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高速方法
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七、加速你的Pandas

第17式:使用np.ufunc函数代替applymap

低速方法

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高速方法

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第18式:使用预分配存储代替动态扩容

低速方法

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高速方法

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第19式:使用csv****文件读写代替excel文件读写

低速方法

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高速方法

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第20式:使用pandas多进程工具pandarallel

低速方法
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高速方法
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八、使用Dask进行加速

第21式:使用dask加速dataframe

低速方法

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高速方法

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第22式:使用dask.delayed进行加速

低速方法

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高速方法

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九、应用多线程多进程加速

第23式:应用多线程加速IO密集型任务

低速方法
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高速方法
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第24式:应用多进程加速CPU密集型任务

低速方法
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高速方法
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