如何提高Python運行效率

這篇文章主要介紹了如何提高Python運行效率，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

　　一、多進程行并行編程

　　對于CPU密集型的程序，可以使用multiprocessing的Process，Pool等封裝好的類，通過多進程的方式實現并行計算。但是因為進程中的通信成本比較大，對于進程之間需要大量數據交互的程序效率未必有大的提高。

　　二、多線程并行編程

　　對于IO密集型的程序，multiprocessing.dummy模塊使用multiprocessing的接口封裝threading，使得多線程編程也變得非常輕松。 分布式：multiprocessing中的Managers類提供了可以在不同進程之共享數據的方式，可以在此基礎上開發出分布式的程序。不同的業務場景可以選擇其中的一種或幾種的組合實現程序性能的優化。

　　三、優化算法時間

　　算法的時間復雜度對程序的執行效率影響最大，在Python中可以通過選擇合適的數據結構來優化時間復雜度，如list和set查找某一個元素的時間復雜度分別是O(n)和O(1)。不同的場景有不同的優化方式，總得來說，一般有分治，分支界限，貪心，動態規劃等思想。

　　四、 針對循環的優化

　　每種編程語言都會強調需要優化循環。當使用Python的時候，你可以依靠大量的技巧使得循環運行得更快。然而，開發者經常漏掉的一個方法是：避免在一個循環中使用點操作。優化循環的關鍵，是要減少Python在循環內部執行的工作量，因為Python原生的解釋器在那種情況下，真的會減緩執行的速度。

　　五、 函數選擇

　　在循環的時候使用xrange而不是range；使用xrange可以節省大量的系統內存，因為xrange()在序列中每次調用只產生一個整數元素。而range()將直接返回完整的元素列表，用于循環時會有不必要的開銷。在python3中xrange不再存在，里面range提供一個可以遍歷任意長度的范圍的iterator。

　　六、 使用性能分析工具

　　除了上面在ipython使用到的timeit模塊，還有cProfile。cProfile的使用方式也非常簡單：python –m cProfile filename.py，filename.py是要運行程序的文件名，可以在標準輸出中看到每一個函數被調用的次數和運行的時間，從而找到程序的性能瓶頸，然后可以有針對性地優化。

感謝你能夠認真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“如何提高Python運行效率”這篇文章對大家有幫助，同時也希望大家多多支持億速云，關注億速云行業資訊頻道，更多相關知識等著你來學習!