在Python中,可以采取以下几种方法来提高for循环的性能: 1. 使用列表推导式(List Comprehension)代替for循环:列表推导式是一种更高效的方式来生成列表。它可以在一行代码中...
1. 了解你的内置函数 这一技巧有助于节省您的时间和时间与您的代码。当我开始学习Python的时候,我以前从不使用内置函数,所以为了完成我的绝对值代码,我会运行一个for循环而不是使用abs()。为了把一个字符转换成大写字母,我甚至会把它转换成与大写字母等价的ASCII字符,因为我拒绝学习字符串函数。 如果你对Python是...
技巧5:使用numba Numba 是一款为 python 打造的、专门针对 Numpy 数组循环计算场景的即时编译器。 在交互式环境中输入如下命令: df = pd.DataFrame({'x':np.random.rand(10000)})defcalculate(x):returnnp.sum(x)/x.size 输出分别Numba和低级语言CPython进行加速: 结果可以看到,我们的自定义函数在使用engine=...
技巧3:使用列表生成式 经常使用列表和for循环来存储计算结果,其实使用列表生成式能更快。 在交互式环境中输入如下命令: import numpyasnp from time import perf_counter result_list_loop=[]result_list_com=[]number_round=10000000start=perf_counter()fori inrange(number_round):result_list_loop.append(i*i...
使用for循环取代while循环 使用Numba.jit加速计算 使用Numpy矢量化数组 使用in检查列表成员 使用itertools库迭代 如何测量程序的执行时间❓ 关于Python 如何精确地测量程序的执行时间,这个问题看起来简单其实很复杂,因为程序的执行时间受到很多因素的影响,例如操作系统、Python 版本以及相关硬件(CPU 性能、内存读写速度)等...
例如,当你写下for i in range(10000): print(i)这段简单的循环时,Python解释器实际上进行了多次步骤,包括但不限于:创建迭代器对象、逐次获取下一个值、调用print函数以及处理IO操作。这些步骤相较于其他编译型语言的循环执行过程更为繁琐。 1.1.2 Python性能问题的常见场景与影响因素 ...
列表推导可以替换丑陋的用于填充列表的for循环。列表推导的基本语法是: [expression for item in list if conditional ] 这是一个最基本的例子,使用数字序列填充列表: mylist = [i for i inrange(10)] print(mylist) # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] ...
在Python中,使用with语句打开文件是一种最佳实践。它能自动管理文件的打开和关闭,即使在文件操作过程中出现异常也能保证文件被正确关闭。 代码示例: 复制 # 使用with语句安全地打开并读取文件 filename='example.txt'withopen(filename,mode='r',encoding='utf-8')asfile:content=file.read()print(content) ...
最后,我们将循环从 1 到系统中可用的最大处理器数量,并将该数字传递给前面的concurrent_solve()函数。作为一个快速提示,要从计算机中获取可用处理器的数量,请调用multiprocessing.cpu_count(),如下所示: for n_workers in range(1, multiprocessing.cpu_count() + 1): concurrent_solve(n_workers) print('_'...
Nat Pryce 的python-parallelize包提供了一个parallelize生成器,将for循环的执行分布到多个 CPU 上。这两个包都构建在multiprocessing库上。 Python 核心开发者 Eric Snow 维护着一个Multicore Python维基,其中记录了他和其他人努力改进 Python 对并行执行的支持的笔记。Snow 是PEP 554—Stdlib 中的多个解释器的作者。