python运行加速的方式有哪些

本篇内容主要讲解“python运行加速的方式有哪些”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Python运行加速的方式有哪些”吧!

目录

• 一、总结

• 二、全面加速（pypy)

• 二、减少文件的打开即with的调用

• 三、if判断靠前

一、总结

使用pypy
2、减少函数化调用
3、减少文件的打开即with的调用，将这一调用放在for循环前面，然后传递至后面需要用到的地方
4、if函数判断条件多的尽量在前面
全面加速（pypy)

二、全面加速（pypy)

将python换为pypy,在纯python代码下，pypy的兼容性就不影响使用了，因为一些纯python的代码常常会用pypy进行一下加速

测试代码，for循环10000000次

start = time.time()for i in range(10000000):    print(i,end="\r")end = time.time()print(f"耗费时间{end-start}秒>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>")

pypy的耗时为：

而python耗时为

大致三倍，但是循环越多估计越快，据说有6倍左右

二、减少文件的打开即with的调用

原代码的with在调用函数内，即每次调用函数都要打开并关闭文件，造成大量耗时

def BMES(Word,tag):    with open(r"J:\PyCharm项目\学习进行中\NLP教程\NLP教程\数据集\词性标注\nature2ner.txt","a+",encoding="utf-8")as f_:        if len(word) == 1:            """单字"""            f_.write(word + " " + f"S-{tag.upper()}" + "\n")        else:            """多字"""            for index, word_ in enumerate(word):                if index == 0:                    f_.write(word_ + " " + f"B-{tag.upper()}" + "\n")                elif 0 < index < len(word) - 1:                    f_.write(word_ + " " + f"M-{tag.upper()}" + "\n")                else:                    f_.write(word_ + " " + f"E-{tag.upper()}" + "\n")#后续在多个if-elif-else中调用

耗时为

tqdm预估时间在15~25个小时左右跳动

将with放在循环前面

如

将with的内容作为f_传递进来

后的耗时为：

测试如下：

import os, warnings,time,tqdmdef txt(word):    with open("ceshi.txt","a+",encoding="utf-8")as f:        if len(str(word))<=2:            word+=100            f.write(str(word)+"\n")        elif 2<len(str(word))<=4:            word+=200            f.write(str(word)+"\n")        else:            f.write(str(word) + "\n")if __name__=="__main__":    start = time.time()    for i in tqdm.tqdm(range(100000)):        txt(i)    end = time.time()    print(f"耗费时间{end-start}秒>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>")

耗时结果为：

将文件的打开即with的调用放在外面

import os, warnings,time,tqdmdef txt(f,word):        if len(str(word))<=2:            word+=100            f.write(str(word)+"\n")        elif 2<len(str(word))<=4:            word+=200            f.write(str(word)+"\n")        else:            f.write(str(word) + "\n")if __name__=="__main__":    start = time.time()    with open("ceshi.txt", "a+", encoding="utf-8")as f:        for i in tqdm.tqdm(range(100000)):            txt(f,i)    end = time.time()    print(f"耗费时间{end-start}秒>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>")

耗时为

结论：快了119倍，而实际加速远远大于这个倍数

三、if判断靠前

如：

 if tag in ["nts", "nto", "ntc", "ntcb", "ntcf", "ntch", "nth", "ntu", "nt"]:                                BMES(f_,i2, tag="ORG")                            elif tag in ["nb", "nba", "nbc", "nbp", "nf", "nm", "nmc", "nhm", "nh"]:                                BMES(f_,i2, tag="OBJ")                            elif tag in ["nnd", "nnt", "nn"]:                                BMES(f_,i2, tag="JOB")                            elif tag in ["nr", "nrf"]:                                BMES(f_,i2, tag="PER")                            elif tag in ["t"]:                                BMES(f_,i2, tag="TIME")                            elif tag in ["ns", "nsf"]:                                BMES(f_,i2, tag="LOC")                            else:                                for i3 in list(i2):                                    f_.write(i3 + " " + f"O" + "\n")

满足条件的可以先跳出判断

到此，相信大家对“python运行加速的方式有哪些”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是编程网网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！