让 Python 起飞的 24 个骚操作

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原创 最新推荐文章于 2026-03-07 02:40:42 发布 2.8k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
让 Python 编程起飞的 24 个神操作！ 1.分析代码运行时间 2.加速你的查找 3.加速你的循环 4.加速你的函数..... 阅读详情

Python加速的技巧有很多，这篇文章总结了24个，查缺补漏，每天学会一个新的小技巧

一、分析代码运行时间

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）

二、加速你的查找

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

三、加速你的循环

第7式：优先使用for循环而不是while循环

低速方法

高速方法

第8式：在循环体中避免重复计算

低速方法

高速方法

四、加速你的函数

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

高速方法

五、使用标准库函数进行加速

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

高速方法

六，使用numpy向量化进行加速

第14式：使用np.array代替list

低速方法

高速方法

第15式：使用np.ufunc代替math.func

低速方法

高速方法

第16式：使用np.where代替if

低速方法

高速方法

七、加速你的Pandas

第17式：使用np.ufunc函数代替applymap

低速方法

高速方法

第18式：使用预分配存储代替动态扩容

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

八、使用Dask进行加速

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

九、应用多线程多进程加速

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

标签
#python #开发语言 #后端
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pandarallel:一个简单高效的工具，可在所有可用CPU上并行化Pandas操作 潘达拉尔·雷尔 没有并行化 具有并行化 安装 $ pip install pandarallel [--upgrade] [--user] 要求 在Windows中，Pandaral·lel将适用于当的Python会话（ python ， ipython ， jupyter notebook ， jupyter lab ，...）从执行 在Linux和macOS上，无需执行任何特殊操作。 警告 并行化具有成本（实例化新进程，通过共享内存发送数据等），因此，只有在要进行并行化的计算量足够高的情况下，并行化才有效。 对于很少的数据，使用并行化并不总是值得的。 例子 提供了每个API的示例。 基准 对于，这是使用和不使用Pandaral·lel的比较基准。 用于该基准测试的计算机： 操作系统：Linux Ubuntu 16.04 硬件：Intel Core i7 @ 3.40 GH 立即下载

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主要解决vnc-viewer灰屏，黑屏，鼠标大黑叉等现象，详细见文档。

【Python】24个起飞的骚操作

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