python-45-python代码的加速运行优化方式

1 基础策略和原则

1.1 常见的优化策略

Python代码的加速可以通过多种方式实现，具体取决于你的代码性质和需求。
以下是一些常见的优化策略：
(1)算法优化：审查并优化你的算法。使用更高效的算法或数据结构可以显著提高性能。

(2)内置函数和库：尽量使用Python内置函数和标准库中的函数，因为它们通常是用C 实现的，速度更快。使用如NumPy和Pandas这样的高效库处理大量数值计算。

(3)循环优化：减少循环次数，避免不必要的循环嵌套。使用列表推导式(list comprehension)代替for循环创建列表。将循环内的不变表达式移出循环。

(4)减少全局变量访问：局部变量的访问速度比全局变量快，尽量将频繁使用的全局变量作为参数传递给函数。

(5)使用生成器：当处理大数据集时，使用生成器(generators)来节省内存并提高效率。

(6)多线程或多进程：对于I/O密集型任务，可以使用多线程；对于CPU密集型任务，考虑使用多进程以绕过GIL(全局解释器锁)。

(7)Cython或PyPy：Cython可以编译Python代码为C 展，从而提高执行速度。PyPy是一个兼容Python的解释器，通常对许