主要观点总结
本文介绍了一些简单的方法，用于提升Python for循环的速度，提升了从1.3到970倍。
关键观点总结
关键观点1: 使用Python内置的map()函数代替显式的for循环可以加速970倍。
使用map()函数可以将函数应用于可迭代对象的所有项，而无需显式使用for循环。这是因为map()函数是用C语言编写的，经过了高度优化，因此效率更高。
关键观点2: 使用set代替嵌套的for循环可以加速498倍。
在某些情况下，使用set来存储和查找元素比使用列表更快，特别是在需要进行嵌套查找的情况下。
关键观点3: 使用lru_cache函数可以加速57倍。
lru_cache函数是一个装饰器，用于启用memoization。它将最近函数调用的结果存储在缓存中，当再次出现相同的输入时，提供缓存的结果，从而节省了计算时间。
关键观点4: 向量化可以帮助加速代码执行。
向量化是一种在机器学习和数据处理库numpy和pandas中常用的技术，它有助于在大型数据集上执行高效的数学和统计运算。
关键观点5: 避免创建中间列表可以降低内存使用并提高速度。
在某些情况下，使用filterfalse等函数可以帮助避免创建中间列表，从而降低内存使用并提高性能。
关键观点6: 高效连接字符串可以提高速度。
使用join函数连接字符串比使用+操作符更快。这是因为使用+操作符的字符串连接操作的时间复杂度为O(n²)，而使用join函数的时间复杂度为O(n)。
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来源丨deephub 在本文中，我将介绍一些简单的方法，可以将Python for循环的速度提高1.3到900倍。 Python内建的一个常用功能是timeit模块。下面几节中我们将使用它来度量循环的当前性能和改进后的性能。 对于每种方法，我们通过运行测试来建立基线，该测试包括在10次测试运行中运行被测函数100K次(循环)，然后计算每个循环的平均时间(以纳秒为单位，ns)。 几个简单方法 1、列表推导式 # Baseline version (Inefficient way) # Calculating the power of numbers # Without using List Comprehension def test_01_v0(numbers): output = [] for n in numbers: output.append(n ** 2.5) return output # Improved version # (Using List Comprehension) def test_01_v1(numbers): output = [n ** 2.5 for n in numbers] return output 结果如下： # Summary Of Test Results
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