提升Python运行速度的5个小技巧

以下是“提升Python运行速度的5个小技巧”的完整攻略。

1. 使用适当的数据结构

选择适当的数据结构可以显著提高Python程序的效率。使用列表（List）是最常见的数据结构，但是在某些情况下，使用集合（Set）和字典（Dictionary）会更有效率，特别是在数据量较大时。比如说，如果你需要快速地检查某个元素是否在集合中，使用集合比列表更有效率；如果你需要快速的查找某个键的值，使用字典比列表更有效率。

下面是使用字典进行查找的一个例子：

# 使用列表进行查找
m_list = [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c'), (4, 'd')]
for item in m_list:
    if item[0] == 3:
        print(item[1])
        break

# 使用字典进行查找
m_dict = {1: 'a', 2: 'b', 3: 'c', 4: 'd'}
print(m_dict.get(3))

2. 使用生成器和迭代器

生成器（Generator）和迭代器（Iterator）是Python中用于处理序列数据的高效工具。它们可以在迭代时节省内存和时间。生成器是一种特殊的函数，它使用yield关键字返回一个值并暂停函数的执行，等到再次被调用时，可以从上次的位置继续执行。迭代器则是一种能够迭代访问序列元素的对象，它不需要将整个序列数据加载到内存中，而是在需要时才会取出数据。

下面是一个使用生成器实现斐波那契数列的例子：

def fib(n):
    a, b = 0, 1
    for i in range(n):
        yield b
        a, b = b, a + b

for num in fib(10):
    print(num)

3. 使用multiprocessing模块进行并行计算

Python中的multiprocessing模块可以实现并行计算，该模块允许在多个进程中同时执行代码。在计算量很大或者需要进行大量的计算时，使用多进程并行计算可以显著提高性能。multiprocessing模块可以对CPU核心进行调度，可以利用多核CPU资源来实现并行计算。

下面是使用multiprocessing模块实现并行计算的一个例子：

import multiprocessing as mp

def worker(num):
    """子进程函数"""
    print('Worker:', num)
    return

if __name__ == '__main__':
    # 创建进程池，大小为4
    with mp.Pool(processes=4) as pool:
        # 在进程池内异步执行worker函数，参数为(0, 1, 2, 3)
        results = [pool.apply_async(worker, args=(i,)) for i in range(4)]
        # 等待所有子进程完成
        for result in results:
            result.wait()

4. 使用Numba加速Python代码

Numba是一款专门用于加速Python代码的开源工具，它可以将Python代码转换成高度优化的机器码，从而提高程序执行效率。Numba为数值计算和科学计算等领域的Python程序提供重要支持，可以在不需要显式编写C/C++代码的情况下，实现有效的性能提升。

下面是使用Numba加速Python代码的一个例子：

from numba import jit

@jit
def fib(n):
    a, b = 0, 1
    for i in range(n):
        a, b = b, a + b
    return b

print(fib(10))

5. 使用Cython编写Python扩展模块

Cython是一种Python编译器，它可以将Python代码转换成C/C++代码，并生成用于Python的扩展模块。Cython的生成文件可以使用任何C++编译器进行编译，并使用Python的C API与Python解释器交互。Cython支持Python的大部分特性和语法，并允许使用区别于Python的数据类型和语法，可实现类似C/C++的高效性。

下面是使用Cython编写Python扩展模块的一个例子：

# fib.pyx
def fib(int n):
    cdef int a = 0
    cdef int b = 1
    cdef int i
    for i in range(n):
        a, b = b, a + b
    return b

# setup.py
from distutils.core import setup
from Cython.Build import cythonize

setup(ext_modules = cythonize('fib.pyx'))

以上就是提升Python运行速度的5个小技巧的完整攻略，希望对你有所帮助。