python運行加速的幾種方式
一、總結
1、使用pypy
2、減少函數化調用
3、減少文件的打開即with的調用，將這一調用放在for循環前面，然后傳遞至后面需要用到的地方
4、if函數判斷條件多的盡量在前面
全面加速（pypy)
二、全面加速（pypy)
將python換為pypy,在純python代碼下，pypy的兼容性就不影響使用了，因為一些純python的代碼常常會用pypy進行一下加速
測試代碼，for循環10000000次
start = time.time()for i in range(10000000): print(i,end="r")end = time.time()print(f"耗費時間{end-start}秒>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>")
pypy的耗時為：
而python耗時為
大致三倍，但是循環越多估計越快，據說有6倍左右
二、減少文件的打開即with的調用
原代碼的with在調用函數內，即每次調用函數都要打開并關閉文件，造成大量耗時
def BMES(word,tag): with open(r"J:PyCharm項目學習進行中NLP教程NLP教程數據集詞性標注nature2ner.txt","a+",encoding="utf-8")as f_: if len(word) == 1: """單字""" 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 < index < len(word) - 1: f_.write(word_ + " " + f"M-{tag.upper()}" + "n") else: f_.write(word_ + " " + f"E-{tag.upper()}" + "n")#后續在多個if-elif-else中調用
耗時為
tqdm預估時間在15~25個小時左右跳動
將with放在循環前面
如
將with的內容作為f_傳遞進來
后的耗時為：
測試如下：
import os, warnings,time,tqdmdef txt(word): with open("ceshi.txt","a+",encoding="utf-8")as f: if len(str(word))<=2: word+=100 f.write(str(word)+"n") elif 2<len(str(word))<=4: word+=200 f.write(str(word)+"n") else: f.write(str(word) + "n")if __name__=="__main__": start = time.time() for i in tqdm.tqdm(range(100000)): txt(i) end = time.time() print(f"耗費時間{end-start}秒>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>")
耗時結果為：
將文件的打開即with的調用放在外面
import os, warnings,time,tqdmdef txt(f,word): if len(str(word))<=2: word+=100 f.write(str(word)+"n") elif 2<len(str(word))<=4: word+=200 f.write(str(word)+"n") else: f.write(str(word) + "n")if __name__=="__main__": start = time.time() with open("ceshi.txt", "a+", encoding="utf-8")as f: for i in tqdm.tqdm(range(100000)): txt(f,i) end = time.time() print(f"耗費時間{end-start}秒>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>")
耗時為
結論：快了119倍，而實際加速遠遠大于這個倍數
三、if判斷靠前
如：
if tag in ["nts", "nto", "ntc", "ntcb", "ntcf", "ntch", "nth", "ntu", "nt"]: BMES(f_,i2, tag="ORG") elif tag in ["nb", "nba", "nbc", "nbp", "nf", "nm", "nmc", "nhm", "nh"]: BMES(f_,i2, tag="OBJ") elif tag in ["nnd", "nnt", "nn"]: BMES(f_,i2, tag="JOB") elif tag in ["nr", "nrf"]: BMES(f_,i2, tag="PER") elif tag in ["t"]: BMES(f_,i2, tag="TIME") elif tag in ["ns", "nsf"]: BMES(f_,i2, tag="LOC") else: for i3 in list(i2): f_.write(i3 + " " + f"O" + "n")
滿足條件的可以先跳出判斷
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