python运行加速的几种方式 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
【python运行加速的几种方式】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：

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而python耗时为

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大致三倍，但是循环越多估计越快，据说有6倍左右

二、减少文件的打开即with的调用原代码的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 < index < len(word) - 1:f_.write(word_ + " " + f"M-{tag.upper()}" + "\n")else:f_.write(word_ + " " + f"E-{tag.upper()}" + "\n")#后续在多个if-elif-else中调用

耗时为

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tqdm预估时间在15~25个小时左右跳动
将with放在循环前面

如

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将with的内容作为f_传递进来

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后的耗时为：

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测试如下：

import os, warnings,time,tqdmdef txt(word):with open("ceshi.txt","a+",encoding="utf-8")as f:if len(str(word))<=2:word+=100f.write(str(word)+"\n")elif 2>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>")

耗时结果为：

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将文件的打开即with的调用放在外面

import os, warnings,time,tqdmdef txt(f,word):if len(str(word))<=2:word+=100f.write(str(word)+"\n")elif 2>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>")

耗时为

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结论：快了119倍，而实际加速远远大于这个倍数

三、if判断靠前如：

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")

满足条件的可以先跳出判断
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