6个技巧帮你提高Python运行效率
随着国内对人工智能领域发展的大力支持，Python编程语言成为国内使用增长率的最大的编程语言。越来越多的人加入Python的学习行列，企业对Python的使用也越来越普遍。Python能够让你在端时间内通过少量代码，实现大量的操作。这里小编整理了6个Python编程技巧，帮你提高Python的运行效率。
一、多进程行并行编程
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。
二、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。 分布式：multiprocessing中的Managers类提供了可以在不同进程之共享数据的方式，可以在此基础上开发出分布式的程序。不同的业务场景可以选择其中的一种或几种的组合实现程序性能的优化。
三、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。
四、 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。
五、 函数选择
在循环的时候使用xrange而不是range；使用xrange可以节省大量的系统内存，因为xrange()在序列中每次调用只产生一个整数元素。而range()将直接返回完整的元素列表，用于循环时会有不必要的开销。在python3中xrange不再存在，里面range提供一个可以遍历任意长度的范围的iterator。
六、 使用性能分析工具
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。
学习Python编程并非知识掌握简单的编码能力就完成了。尤其在工作中，完成编码工作紧紧是最基础的要求，对于公司来说，代码的执行效率以及最终实现的效果才是更为核心的。所以大家在学习Python技术的同时要尽可能的提高自己的编程效率，代码的执行效率并实现功能创新。希望本文的6个编程技巧可以帮你提高Python编程的运行效率。
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