第1式,测算代码运行时间
平凡方法
快捷方法(jupyter环境)
第2式,测算代码多次运行平均
时间
平凡方法
快捷方法(jupyter环境)
第3式,按调用函数分析代码运行时间
平凡方法
快捷方法(jupyter环境)
第4式,按行分析代码运行时间
平凡方法
快捷方法(jupyter环境)
第5式,用set而非list进行查找
低速方法
高速方法
第6式,用dict而非两个list进行匹配查找
低速方法
高速方法
image
第7式,优先使用for循环而不是while循环
低速方法
高速方法
image
第8式,在循环体中避免重复计算
低速方法
高速方法
第9式,用循环机制代替递归函数
低速方法
高速方法
第10式,用缓存机制加速递归函数
低速方法
高速方法
第11式,用numba加速Python函数
低速方法
image
高速方法
第12式,使用collections.Counter加速计数
低速方法
高速方法
第13式,使用collections.ChainMap加速字典合并
低速方法
image
高速方法
第14式,使用map代替推导式进行加速
低速方法
高速方法
第15式,使用filter代替推导式进行加速
低速方法
高速方法
第16式,使用np.array代替list
低速方法
高速方法
第17式,使用np.ufunc代替math.func
低速方法
高速方法
第18式,使用np.where代替if
低速方法
高速方法
第19式,使用csv文件读写代替excel文件读写
低速方法
高速方法
第20式,使用pandas多进程工具pandarallel****
低速方法
高速方法
第21式,使用dask加速dataframe
低速方法
高速方法
第22式,使用dask.delayed进行加速
低速方法
高速方法
第23式,应用多线程加速IO密集型任务
低速方法
高速方法
第24式,应用多进程加速CPU密集型任务
低速方法
高速方法
大家在学python的时候肯定会遇到很多难题,以及对于新技术的追求,这里推荐一下我们的Python学习扣qun:784758214,这里是python学习者聚集地!!同时,自己是一名高级python开发工程师,从基础的python脚本到web开发、爬虫、django、数据挖掘等,零基础到项目实战的资料都有整理。送给每一位python的小伙伴!每日分享一些学习的方法和需要注意的小细节