24个Python性能优化技巧：从基础计时到并行计算实战
本文系统整理了24个Python性能优化技巧，涵盖代码计时、查找与循环加速、函数优化、标准库与高阶函数应用、NumPy向量化、Pandas及Dask数据处理，以及多线程多进程并行计算。通过对比低速与高速实现方案，帮助开发者显著提升代码执行效率。
代码运行时间分析
一、分析代码运行时间
技巧1：测算代码运行时间
常规方法
便捷方法（Jupyter环境）
技巧2：测算代码多次运行的平均时间
常规方法
便捷方法（Jupyter环境）
技巧3：按调用函数分析代码运行时间
常规方法
便捷方法（Jupyter环境）
技巧4：按行分析代码运行时间
常规方法
便捷方法（Jupyter环境）
查找操作加速技巧
二、加速你的查找操作
技巧5：使用set而非list进行查找
低效方法
高效方法
技巧6：使用dict而非两个list进行匹配查找
低效方法
高效方法
循环结构优化
三、加速你的循环结构
技巧7：优先使用for循环而不是while循环
低效方法
高效方法
技巧8：在循环体中避免重复计算
低效方法
高效方法
函数执行加速
四、加速你的函数执行
技巧9：用循环机制代替递归函数
低效方法
高效方法
技巧10：用缓存机制加速递归函数
低效方法
高效方法
技巧11：用numba加速Python函数
低效方法
高效方法
标准库与高阶函数加速
五、使用标准库函数进行加速
技巧12：使用collections.Counter加速计数
低效方法
高效方法
技巧13：使用collections.ChainMap加速字典合并
低效方法
高效方法
六、使用高阶函数进行加速
技巧14：使用map代替推导式进行加速
低效方法
高效方法
技巧15：使用filter代替推导式进行加速
低效方法
高效方法
NumPy向量化加速
七、使用numpy向量化进行加速
技巧16：使用np.array代替list
低效方法
高效方法
技巧17：使用np.ufunc代替math.func
低效方法
高效方法
技巧18：使用np.where代替if
低效方法
高效方法
Pandas与Dask数据处理加速
八、加速你的Pandas操作
技巧19：使用csv文件读写代替excel文件读写
低效方法
高效方法
技巧20：使用pandas多进程工具pandarallel
低效方法
高效方法
九、使用Dask进行加速
技巧21：使用dask加速dataframe
低效方法
高效方法
技巧22：使用dask.delayed进行加速
低效方法
高效方法
多线程与多进程并行计算
十、应用多线程多进程加速
技巧23：应用多线程加速IO密集型任务
低效方法
高效方法
技巧24：应用多进程加速CPU密集型任务
低效方法
高效方法
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持本站。
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