對python進行加速的方法：

1、使用哈希表的數據結構

如果在程序中遇到大量搜索操作時，并且數據中沒有重復項，則可以使用查找而不是循環。

2、矢量化取代循環

盡量使用基于C構建的Python庫，例如Numpy，Scipy和Pandas，并且利用矢量化同時處理來取代程序中編寫多次處理數組單個元素的循環，循環可能是程序優化最容易被拿來開刀的地方了。

3、精簡代碼行數

在編程時，盡量使用一些python的內置函數來精簡代碼行數，是代碼顯得簡潔凝練，大大提高代碼運行效率。

4、使用多進程

一般計算機都是多進程的，那么在執行操作時可以使用Python中的multiproccessing。多進程可在代碼中實現并行化。當您要實例化新進程，訪問共享內存時，多進程成本很高，因此如果有大量數據處理時可以考慮使用多進程。

5、使用Cpython

Cython是一個靜態編譯器，可以為您優化代碼。加載cypthonmagic擴展并使用cython標記使用cython編譯代碼。

6、盡量使用csv替代xlsx

在進行數據處理時，我需要更長的時間才能將數據加載到excel文件或從excel文件保存數據。相反，我選擇了創建多個csv文件的路徑，并創建了一個文件夾來對文件進行分組。

7、使用Numba

它是一個JIT(即時)編譯器。通過裝飾器，Numba將帶注釋的Python和NumPy代碼編譯為LLVM。將您的功能分為兩部分：

執行計算的函數-使用@autojit進行裝飾

執行IO的功能

以上內容為大家介紹了如何對python進行加速，希望對大家有所幫助，如果想要了解更多Python相關知識，請關注IT培訓機構:千鋒教育。

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