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。

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　　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(xiàn)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)的方式，可以在此基礎上開發(fā)出分布式的程序。不同的業(yè)務場景可以選擇其中的一種或幾種的組合實現(xiàn)程序性能的優(yōu)化。

三、優(yōu)化算法時間

　　算法的時間復雜度對程序的執(zhí)行效率影響大，在Python中可以通過選擇合適的數(shù)據(jù)結(jié)構來優(yōu)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(yōu)化方式，總得來說，一般有分治，分支界限，貪心，動態(tài)規(guī)劃等思想。

　四、 針對循環(huán)的優(yōu)化

　　每種編程語言都會強調(diào)需要優(yōu)化循環(huán)。當使用Python的時候，你可以依靠大量的技巧使得循環(huán)運行得更快。然而，開發(fā)者經(jīng)常漏掉的一個方法是：避免在一個循環(huán)中使用點操作。優(yōu)化循環(huán)的關鍵，是要減少Python在循環(huán)內(nèi)部執(zhí)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(zhí)行的速度。

五、 函數(shù)選擇

　　在循環(huán)的時候使用xrange而不是range；使用xrange可以節(jié)省大量的系統(tǒng)內(nèi)存，因為xrange()在序列中每次調(diào)用只產(chǎn)生一個整數(shù)元素。而range()將直接返回完整的元素列表，用于循環(huán)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(shù)被調(diào)用的次數(shù)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(yōu)化。

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文章名稱：如何提高Python運行效率-創(chuàng)新互聯(lián)
標題URL：http://chinadenli.net/article42/dihdec.html

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