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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章24式加速你的Python(小结)由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
一，分析代码运行时间 。
第1式，测算代码运行时间 。
平凡方法 。
快捷方法（jupyter环境） 。
第2式，测算代码多次运行平均时间 。
平凡方法 。
快捷方法（jupyter环境） 。
第3式，按调用函数分析代码运行时间 。
平凡方法 。
快捷方法（jupyter环境） 。
第4式，按行分析代码运行时间 。
平凡方法 。
快捷方法（jupyter环境） 。
二，加速你的查找 。
第5式，用set而非list进行查找 。
低速方法 。
高速方法 。
第6式，用dict而非两个list进行匹配查找 。
低速方法 。
高速方法 。
三，加速你的循环 。
第7式，优先使用for循环而不是while循环 。
低速方法 。
高速方法 。
第8式，在循环体中避免重复计算 。
低速方法 。
高速方法 。
四，加速你的函数 。
第9式，用循环机制代替递归函数 。
低速方法 。
高速方法 。
第10式，用缓存机制加速递归函数 。
低速方法 。
高速方法 。
第11式，用numba加速python函数 。
低速方法 。
高速方法 。
五，使用标准库函数进行加速 。
第12式，使用collections.counter加速计数 。
低速方法 。
高速方法 。
第13式，使用collections.chainmap加速字典合并 。
低速方法 。
高速方法 。
六，使用高阶函数进行加速 。
第14式，使用map代替推导式进行加速 。
低速方法 。
高速方法 。
第15式，使用filter代替推导式进行加速 。
低速方法 。
高速方法 。
七，使用numpy向量化进行加速 。
第16式，使用np.array代替list 。
低速方法 。
高速方法 。
第17式，使用np.ufunc代替math.func 。
低速方法 。
高速方法 。
第18式，使用np.where代替if 。
低速方法 。
高速方法 。
八，加速你的pandas 。
第19式，使用csv文件读写代替excel文件读写 。
低速方法 。
高速方法 。
第20式，使用pandas多进程工具pandarallel 。
低速方法 。
高速方法 。
九，使用dask进行加速 。
第21式，使用dask加速dataframe 。
低速方法 。
高速方法 。
第22式，使用dask.delayed进行加速 。
低速方法 。
高速方法 。
十，应用多线程多进程加速 。
第23式，应用多线程加速io密集型任务 。
低速方法 。
高速方法 。
第24式，应用多进程加速cpu密集型任务 。
低速方法 。
高速方法 。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我.
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/aRlnBM-FAb458o1HTFP6PA 。
最后此篇关于24式加速你的Python(小结)的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于24式加速你的Python(小结)的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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