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程序员文章站
2024-01-20 17:08:58
对于CPU密集型的程序,可以使用multiprocessing的Process,Pool等封装好的类,通过多进程的方式实现并行计算。但是因为进程中的通信成本比较大,对于进程之间需要大量数据交互的程序效率未必有大的提高。 4、 针对循环的优化 每种编程语言都会强调需要优化循环。当使用Python的时候 ......
对于CPU密集型的程序,可以使用multiprocessing的Process,Pool等封装好的类,通过多进程的方式实现并行计算。但是因为进程中的通信成本比较大,对于进程之间需要大量数据交互的程序效率未必有大的提高。
4、 针对循环的优化
每种编程语言都会强调需要优化循环。当使用Python的时候,你可以依靠大量的技巧使得循环运行得更快。然而,开发者经常漏掉的一个方法是:避免在一个循环中使用点操作。例如,考虑下面的代码:
每一次你调用方法str.upper,Python都会求该方法的值。然而,如果你用一个变量代替求得的值,值就变成了已知的,Python就可以更快地执行任务。优化循环的关键,是要减少Python在循环内部执行的工作量,因为Python原生的解释器在那种情况下,真的会减缓执行的速度。
除了上面在ipython使用到的timeit模块,还有cProfile。cProfile的使用方式也非常简单:python–m cProfile filename.py,filename.py是要运行程序的文件名,可以在标准输出中看到每一个函数被调用的次数和运行的时间,从而找到程序的性能瓶颈,然后可以有针对性地优化。
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