提高Python脚本的运行速度

本文通过一个具体的Python程序示例,展示了使用Psyco这个Just-In-Time(JIT)编译器来显著提高Python代码执行速度的方法。实验结果显示,通过Psyco优化后的函数运行速度提升了约24倍。

// 源代码
#!/usr/bin/python

import psyco
import timeit

def slow_func():
for a in range(320):
for b in range(320):
for c in range(320):
if 320 == (a + b + c) and 106400 == (520 * a + 370 * b + 220 * c):
pass

if __name__ == '__main__':
fast_func = psyco.proxy(slow_func)
t1 = timeit.Timer("fast_func()", "from __main__ import fast_func")
t2 = timeit.Timer("slow_func()", "from __main__ import slow_func")
print "fast_func run %.2f sec" % t1.timeit(1)
print "slow_func run %.2f sec" % t2.timeit(1)


// 运行结果,提升了一个数量级(24倍)
fast_func run 0.16 sec
slow_func run 3.98 sec
提高Python运行速度,可以采取以下几个技巧: 1. 使用多进程并行编程:通过使用多个进程同时执行任务,可以提高程序的运行效率。这可以通过Python的multiprocessing模块来实现。 2. 选择合适的数据结构:使用正确的数据结构可以显著影响Python脚本运行时间。根据具体的需求,选择合适的数据结构,如列表、字典、集合等,可以提高程序的执行效率。 3. 善用内置函数和第三方库:Python提供了许多强大的内置函数和第三方库,可以帮助我们避免重复编写通用函数,提高代码的执行效率。使用这些函数和库可以减少代码量,同时利用其优化的算法和数据结构,提高程序的运行速度。 4. 避免循环重复计算:如果在循环中有一些耗时的计算,如正则表达式匹配,应将这些计算放在循环外部。尽量减少循环内部的计算量,将计算结果保存在局部变量中,以减少重复计算的次数。 5. 使用高质量的IP代理:在访问目标网站时,特别是一些对IP要求较严的网站,可以使用高质量的IP代理来提高访问速度和稳定性。代理IP可以通过一些代理服务提供商获取,如亿牛云爬虫代理IP。 这些技巧可以帮助提高Python运行速度,使程序更加高效地执行。\[2\]\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [6个技巧帮你提高Python运行效率](https://blog.youkuaiyun.com/2201_75362610/article/details/131120614)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [提升python运行速度的一些技巧](https://blog.youkuaiyun.com/javasdn/article/details/131286406)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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