从FTP中的每个子文件夹读取文件名并将其保存在列表中-如何在Python中加速执行时间

在Python中加速执行时间的方法有多种，下面是一些常见的方法：

1. 使用适当的数据结构：Python中的列表(list)操作相对较慢，因此可以考虑使用集合(set)或字典(dictionary)来加快执行时间。集合和字典都使用哈希表实现，可以快速查找和插入元素。
2. 使用列表解析和生成器表达式：列表解析和生成器表达式可以在一行代码中完成循环和条件判断，比传统的循环语句更高效。
3. 使用内置函数和模块：Python提供了许多内置函数和模块，例如map、filter、reduce等，它们是用C语言实现的，执行速度通常比纯Python代码快。
4. 使用NumPy和Pandas：NumPy和Pandas是Python中常用的科学计算库，它们使用底层的C语言实现了高性能的数组和数据处理功能，可以显著加快执行时间。
5. 使用并行处理：如果任务可以并行执行，可以使用多线程或多进程来加速处理。Python提供了多线程和多进程的模块，例如threading和multiprocessing。
6. 使用JIT编译器：JIT(Just-In-Time)编译器可以将Python代码动态编译成机器码，提高执行速度。例如，可以使用Numba或PyPy来加速性能。

综上所述，加速执行时间的方法有很多种，选择合适的方法取决于具体的场景和需求。对于处理大量数据或复杂计算的任务，可以考虑使用NumPy、Pandas或并行处理；对于频繁执行的小任务，可以使用适当的数据结构和内置函数来提高执行速度。