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前期从以下九个方面讨论了加速Python的具体方法，一共24个，每个都带有优化前后的对比，非常实用。
我在此基础上主要美化了编辑，方便读者更容易阅读学习。 一 、分析代码运行时间 1 测算代码单次运行时间平凡法： 快捷法(Jupyter)： 2 测算代码重复执行多次平均用时平凡法： 快捷法(Jupyter)： 3 按调用函数分析代码运行时间平凡法： 快捷法(Jupyter)： 4 按行分析代码运行时间平凡法： 快捷法(Jupyter)： 二、加速你的查找 5 用set而非list进行in查找低速法： 高速法： 6 用dict而非两个list进行匹配查找低速法：
高速法：
三、加速你的循环 7 优先使用for循环而不是while循环低速法：
高速法：
8 循环体中避免重复运算低速法：
高速法：
四、加速你的函数 9、用缓存机制加速递归函数低速法：
高速法：
10、用循环取代递归低速法：
高速法：
11、 使用Numba加速Python函数低速法：
高速法：
五、使用标准库函数进行加速 12、使用collections.Counter类加速计数低速法：
高速法：
13、使用collections.ChainMap加速字典合并低速法：
高速法：
六、使用numpy向量化进行加速 14、使用np.array代替list低速法：
高速法：
15、使用np.ufunc代替math.func低速法：
高速法：
16、使用np.where代替if低速法：
高速法：
七、加速你的Pandas 低速法：
高速法：
18、避免动态改变DataFrame的行数低速法：
高速法：
19、使用csv文件读写代替xlsx文件读写低速法：
高速法：
20、使用pandas多进程工具pandarallel低速法：
高速法：
八、使用Dask进行加速 21、使用dask加速dataframe低速法：
高速法：
22、使用dask.delayed应用多进程加速低速法：
高速法：
九、应用多线程多进程加速 23、使用多线程提升IO密集任务效率低速法：
高速法：
24、使用多进程提升CPU密集任务效率低速法：
高速法：
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来自： 西北望msm66g9f > 《编程》
