提高Python运行效率的5个技巧!老男孩Python学习班
与其他编程语言相比，Python最大的特点就是能够让你在短时间内用极少的代码，实现大量的操作，比如：Java编写一个程序需要百行代码，而Python只需要十几行就能搞定。本篇文章为大家介绍一下提高Python运行效率的5个技巧，一起来学习一下吧。
1. 多进程并行编程。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。
2. 多线程并行编程。对于IO密集型的程序，multiprocessing.dummy模块使用multiprocessing的接口封装threading，使得多线程编程也变得非常轻松。
3. 优化算法时间。算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大，在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度，如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。不同的场景有不同的优化方式，总得来说，一般有分治，分支界限，贪心，动态规划等思想。
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。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。
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