Python学习与数据挖掘
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【真香啊】让 Python 代码起飞的 24 个神操作

大家好，我们知道 Python 加速的技巧有很多，今天我给大家总结日常工作中常用的24个Python技巧，这些技巧有利于提供日常工作效率和代码性能，喜欢本文记得点赞、收藏、关注。

【注】文末提供技术交流群

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一、分析代码运行时间

第1式：测算代码运行时间

平凡方法

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快捷方法（jupyter环境）

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第2式：测算代码多次运行平均时间

平凡方法

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快捷方法（jupyter环境）

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第3式：按调用函数分析代码运行时间

平凡方法

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快捷方法（jupyter环境）

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第4式：按行分析代码运行时间

平凡方法

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快捷方法（jupyter环境）

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二、加速你的查找

第5式：用set而非list进行查找

低速方法

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高速方法

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第6式：用dict而非两个list进行匹配查找

低速方法

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高速方法

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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

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高速方法

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第8式：在循环体中避免重复计算

低速方法

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高速方法

【真香啊】让 Python 代码起飞的 24 个神操作_第18张图片

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

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高速方法

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第10式：用缓存机制加速递归函数

低速方法

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高速方法

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第11式：用numba加速Python函数

低速方法

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高速方法

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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

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高速方法

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第13式：使用collections.ChainMap加速字典合并

低速方法

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高速方法

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六，使用numpy向量化进行加速

第14式：使用np.array代替list

低速方法

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高速方法

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第15式：使用np.ufunc代替math.func

低速方法

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高速方法

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第16式：使用np.where代替if

低速方法

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高速方法

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七、加速你的Pandas

第17式：使用np.ufunc函数代替applymap

低速方法

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高速方法

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第18式：使用预分配存储代替动态扩容

低速方法

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高速方法

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第19式：使用csv****文件读写代替excel文件读写

低速方法

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高速方法

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第20式：使用pandas多进程工具pandarallel

低速方法

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高速方法

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八、使用Dask进行加速

第21式：使用dask加速dataframe

低速方法

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高速方法

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第22式：使用dask.delayed进行加速

低速方法

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高速方法

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九、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

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高速方法

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第24式：应用多进程加速CPU密集型任务

低速方法

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高速方法

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