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前期從以下九個方面討論了加速Python的具體方法，一共24個，每個都帶有優(yōu)化前后的對比，非常實用。
我在此基礎上主要美化了編輯，方便讀者更容易閱讀學習。 一 、分析代碼運行時間 1 測算代碼單次運行時間平凡法： 快捷法(Jupyter)： 2 測算代碼重復執(zhí)行多次平均用時平凡法： 快捷法(Jupyter)： 3 按調用函數(shù)分析代碼運行時間平凡法： 快捷法(Jupyter)： 4 按行分析代碼運行時間平凡法： 快捷法(Jupyter)： 二、加速你的查找 5 用set而非list進行in查找低速法： 高速法： 6 用dict而非兩個list進行匹配查找低速法：
高速法：
三、加速你的循環(huán) 7 優(yōu)先使用for循環(huán)而不是while循環(huán)低速法：
高速法：
8 循環(huán)體中避免重復運算低速法：
高速法：
四、加速你的函數(shù) 9、用緩存機制加速遞歸函數(shù)低速法：
高速法：
10、用循環(huán)取代遞歸低速法：
高速法：
11、 使用Numba加速Python函數(shù)低速法：
高速法：
五、使用標準庫函數(shù)進行加速 12、使用collections.Counter類加速計數(shù)低速法：
高速法：
13、使用collections.ChainMap加速字典合并低速法：
高速法：
六、使用numpy向量化進行加速 14、使用np.array代替list低速法：
高速法：
15、使用np.ufunc代替math.func低速法：
高速法：
16、使用np.where代替if低速法：
高速法：
七、加速你的Pandas 低速法：
高速法：
18、避免動態(tài)改變DataFrame的行數(shù)低速法：
高速法：
19、使用csv文件讀寫代替xlsx文件讀寫低速法：
高速法：
20、使用pandas多進程工具pandarallel低速法：
高速法：
八、使用Dask進行加速 21、使用dask加速dataframe低速法：
高速法：
22、使用dask.delayed應用多進程加速低速法：
高速法：
九、應用多線程多進程加速 23、使用多線程提升IO密集任務效率低速法：
高速法：
24、使用多進程提升CPU密集任務效率低速法：
高速法：
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