對python進行加速的方法：

1、使用哈希表的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

如果在程序中遇到大量搜索操作時，并且數(shù)據(jù)中沒有重復(fù)項，則可以使用查找而不是循環(huán)。

2、矢量化取代循環(huán)

盡量使用基于C構(gòu)建的Python庫，例如Numpy，Scipy和Pandas，并且利用矢量化同時處理來取代程序中編寫多次處理數(shù)組單個元素的循環(huán)，循環(huán)可能是程序優(yōu)化最容易被拿來開刀的地方了。

3、精簡代碼行數(shù)

在編程時，盡量使用一些python的內(nèi)置函數(shù)來精簡代碼行數(shù)，是代碼顯得簡潔凝練，大大提高代碼運行效率。

4、使用多進程

一般計算機都是多進程的，那么在執(zhí)行操作時可以使用Python中的multiproccessing。多進程可在代碼中實現(xiàn)并行化。當您要實例化新進程，訪問共享內(nèi)存時，多進程成本很高，因此如果有大量數(shù)據(jù)處理時可以考慮使用多進程。

5、使用Cpython

Cython是一個靜態(tài)編譯器，可以為您優(yōu)化代碼。加載cypthonmagic擴展并使用cython標記使用cython編譯代碼。

6、盡量使用csv替代xlsx

在進行數(shù)據(jù)處理時，我需要更長的時間才能將數(shù)據(jù)加載到excel文件或從excel文件保存數(shù)據(jù)。相反，我選擇了創(chuàng)建多個csv文件的路徑，并創(chuàng)建了一個文件夾來對文件進行分組。

7、使用Numba

它是一個JIT(即時)編譯器。通過裝飾器，Numba將帶注釋的Python和NumPy代碼編譯為LLVM。將您的功能分為兩部分：

執(zhí)行計算的函數(shù)-使用@autojit進行裝飾

執(zhí)行IO的功能

以上內(nèi)容為大家介紹了如何對python進行加速，希望對大家有所幫助，如果想要了解更多Python相關(guān)知識，請關(guān)注IT培訓機構(gòu):千鋒教育。