不修改程序，利用os.system提高程序运行效率

firefox_yau

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分类专栏：数据挖掘和处理 # python 网络公开数据实战文章标签： python

于 2023-02-20 10:32:03 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/firefox_yau/article/details/129119398

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数据挖掘和处理

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在不修改程序代码的情况下，通过调整运行环境，一个网络数据读取及统计分析的小程序运行效率显著提升。原本需要150秒、1800秒和2100秒完成的任务，在os.system环境下分别只需80秒、190秒和210秒，尤其是在统计分析阶段，效率提升尤为明显。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

同样的小程序，在不修改程序的前提下，不同环境下，运行效率大约有10倍的差距。

import time
import os
import pandas as pd
def main():
    os.system("d:\yypy\yaoseekdata202301.py")   ### 网络上爬取数据，5个不同内容的数据，每个数据大约1M，分别是2000多条记录或者6000多条记录，每条记录8~10个数据
    kkk=['d:\yypy\yydlt.xls','d:\yypy\yyssq.xls','d:\yypy\yyplw.xls','d:\yypy\yypls.xls','d:\yypy\yy3d.xls']    
    for yykk in kkk:
        data=pd.read_excel(yykk)
        print(data.head(2))     ####打印出前两条数据，看是不是最新的数据
    os.system("d:\yypy\yy2023dltssq01-sum.py")  ##统计分析第一部分数据
    os.system("d:\yypy\yy2023pls3dplw-sum.py ")  ##统计分析第二部分数据
    
    print('ok')
 
if __name__=="__main__":
    main()

yaoseekdata202310.py, yao2023dktssq01-sum.py, yao2023pl3dplw-sum.py 是三个小程序，分别是网络读取数据以及分别统计分析数据。直接运行的话分别要150秒、1800秒、2100秒，在os环境下运行，分别只要80秒、190秒、210秒。特别是统计分析数据部分效率大大提高