Python循环代码优化技巧

最新推荐文章于 2024-05-28 15:54:43 发布
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分类专栏： Python基础（一） 文章标签： python
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循环优化：

虽然计算机越来越快，空间也越来越大，我们仍然要在性能问题上“斤斤计较”，编写循环时，遵守下面三个原则可以大大提高运行效率，避免不必要的低效计算：

1.尽量减少循环内部不必要的计算

2.嵌套循环中，尽量不要减少内层循环的计算，尽可能像外提

3.局部变量查询较快，尽量使用局部变量

其他优化注意点：

1.连接多个字符串，使用join()而不使用  + 

2.列表进行元素加入或删除，尽量在列表尾部操作

 

chatgpt赋能python：Python循环5次优化——如何让您的Python脚本更快，更具可读性的技巧
a058046的博客
06-13 186
本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。🧡AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡专注于AI+职场+办公方向。下图是课程的整体大纲下图是AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程中用到的ai工具。
探索Python循环代码优化技巧
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12-22 348
​​在编程中，循环是非常常见的结构，但它们也可能成为性能瓶颈。优化循环代码不仅可以提高程序的效率，还能提升可读性和维护性。本文将介绍几种常见的循环优化技巧，并提供详细的代码案例和运行结果。
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01-29 452
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1.尽量减少循环内部不必要的计算 2.嵌套循环中，尽量减少内层循环的计算，尽可能向外提 3.局部变量查询较快，尽量使用局部变量 4.连接多个字符，使用join()而不是+ 5.列表进行元素插入和删除，尽量在列表尾部操作 ...
优化python的循环
k54kdk的博客
06-28 358
python经常遇到对一个list中的所有元素进行运算，比如求[1,2,3,4,5,6]中所有元素的正弦值，最简单的方式就是如下 import math li=[] for each in [1,2,3,4,5,6]: li.append(math.sin(each*math.pi/180)) 优化对循环的使用(即不使用循环)，在numpy中可以实现像matlab中对数组的运算np import numpy as np te=np.array([1,2,3,4,5,6]) math..
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Python 代码性能优化技巧分享
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Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快，它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高，根据 80/20 原则，实现程序的重构、优化、扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量。...
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12-22
本文以一个实际案例出发，探讨如何优化Python的for循环以提高程序效率。 一、问题背景 在项目初期，由于用户数量较少，使用了两层嵌套的for循环来完成计算任务，耗时1-2小时。然而，随着用户基数的增长，项目运行...
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07-30
以下是一些重要的Python技术代码优化技巧： 1. **选择合适的数据结构**：理解并根据需求选择正确数据结构至关重要。比如，如果需要快速查找元素，集合（Set）比列表（List）更快；对于键值对的快速访问，字典...
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02-08
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主要介绍了如何提高python 中for循环的效率，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
Python中如何优化循环性能？
FredaSophy的博客
04-22 631
通过合理使用生成器、利用局部性原理、避免不必要的类型转换、使用缓存以及进行代码重构和算法优化，我们可以进一步提高Python程序的性能。在实际开发中，应根据具体情况选择适合的优化策略，并持续监控和分析程序的性能表现，以便及时发现并解决潜在的性能问题。例如，如果我们有一个整数列表，并且需要在循环中将每个元素转换为浮点数进行计算，那么最好在循环外部进行一次类型转换，然后在循环内部使用转换后的浮点数进行计算。在编写循环时，应尽量使数据的访问模式符合局部性原理，以减少缓存未命中的次数，从而提高性能。
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import pandas as pdfrom time import timefrom faker import Fakerfake = Faker()def fake_row(i):if i % 2 == 0:row = [fake.first_name_female(), fake.last_name_female(), 'F', fake.street_address(), fake.zi...
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for循环 import numpy as np from datetime import datetime img=np.random.random([10000,10000]) start_time=datetime.now() img2=[] for i in img: for j in i: if j > 0.5: img2.a...
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循环内部计算长度def count_items_inside_loop(items): count = 0 for i in range(len(items)): count += 1 return count# 循环外部计算长度def count_items_outside_loop(items): length = len(items) count = 0 for i in range(length): count += 1 return count。这意味着在数据量大时，Set的优势非常明显。
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03-13
当涉及到循环代码的优化时，以下是一些Python中常用的技巧： 1. 使用列表推导式或生成器表达式：列表推导式和生成器表达式可以在一行代码中生成列表或迭代器，避免了显式的循环。它们通常比显式的循环更高效。 2. ...
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