python运行加速的几种方式 |
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python运行加速的几种方式
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python运行加速的几种方式
一、总结二、全面加速（pypy)二、减少文件的打开即with的调用三、if判断靠前
一、总结
1、使用pypy 2、减少函数化调用 3、减少文件的打开即with的调用，将这一调用放在for循环前面，然后传递至后面需要用到的地方 4、if函数判断条件多的尽量在前面 全面加速（pypy) 二、全面加速（pypy)将python换为pypy,在纯python代码下，pypy的兼容性就不影响使用了，因为一些纯python的代码常常会用pypy进行一下加速 测试代码，for循环10000000次 start = time.time() for i in range(10000000): print(i,end="\r") end = time.time() print(f"耗费时间{end-start}秒>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>")pypy的耗时为： 原代码的with在调用函数内，即每次调用函数都要打开并关闭文件，造成大量耗时 def BMES(word,tag): with open(r"J:\PyCharm项目\学习进行中\NLP教程\NLP教程\数据集\词性标注\nature2ner.txt","a+",encoding="utf-8")as f_: if len(word) == 1: """单字""" f_.write(word + " " + f"S-{tag.upper()}" + "\n") else: """多字""" for index, word_ in enumerate(word): if index == 0: f_.write(word_ + " " + f"B-{tag.upper()}" + "\n") elif 0 |
而python耗时为 
大致三倍，但是循环越多估计越快，据说有6倍左右【本文地址】
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