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python函数加速 python函数可加快程序执行速度

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优化Python编程的4个妙招1. Pandas.apply() – 特征工程瑰宝
Pandas 库已经非常优化了 ， 但是大部分人都没有发挥它的最大作用 。想想它一般会用于数据科学项目中的哪些地方 。一般首先能想到的就是特征工程，即用已有特征创造新特征 。其中最高效的方法之一就是Pandas.apply()，即Pandas中的apply函数 。
在Pandas.apply()中，可以传递用户定义功能并将其应用到Pandas Series的所有数据点中 。这个函数是Pandas库最好的扩展功能之一，它能根据所需条件分隔数据 。之后便能将其有效应用到数据处理任务中 。
2. Pandas.DataFrame.loc – Python数据操作绝妙技巧
所有和数据处理打交道的数据科学家(差不多所有人了!)都应该学会这个方法 。
很多时候，数据科学家需要根据一些条件更新数据集中某列的某些值 。Pandas.DataFrame.loc就是此类问题最优的解决方法 。
3. Python函数向量化
另一种解决缓慢循环的方法就是将函数向量化 。这意味着新建函数会应用于输入列表，并返回结果数组 。在Python中使用向量化能至少迭代两次 ， 从而加速计算 。
事实上 ， 这样不仅能加速代码运算，还能让代码更加简洁清晰 。
4. Python多重处理
多重处理能使系统同时支持一个以上的处理器 。
此处将数据处理分成多个任务 ， 让它们各自独立运行 。处理庞大的数据集时，即使是apply函数也显得有些迟缓 。
关于优化Python编程的4个妙招，青藤小编就和您分享到这里了 。如果您对python编程有浓厚的兴趣 ， 希望这篇文章可以为您提供帮助 。如果您还想了解更多关于python编程的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习 。
python函数可以提高代码执行速度吗不同的编程语言python函数加速，会有不同 的缓存策略，例如 ， 通过哈希映射、优先级队列等实现缓存 。因此，不同的编程语言，在缓存的解决方案方面具有很大差异，可能需要几分钟 ， 也可能需要几小时 。
但是，在Python中，标准工具包functools实现python函数加速了一种名为LRU(Least Recently Used)的缓存策略，可以通过传入参数 ， 来设定缓存最近多少次的计算结果，如果传入参数为None ， 那么则不缓存 。
想要加速numpy，只需在原来编写的python函数上面加@jit就可以吗？有没有所谓的参数等只需要在函数前使用单独一行python函数加速，加
@jit
但并不是所有python函数加速的函数都有效python函数加速，主要是针对以python代码进行数学计算为主python函数加速的函数 。
常用的python库，有哪些？Python库有很多python函数加速，为大家简单例举几个：
1、Arrow
Python中处理时间的库有datetimepython函数加速，但是它过于简单，使用起来不够方便和智能 ， 而Arrow可以说非常的方便和智能 。它可以轻松地定位几个小时之前的时间，可以轻松转换时区时间，对于一个小时前，2个小时之内这样人性化的信息也能够准确解读 。
2、Behold
调试程序是每个程序员必备的技能，对于脚本语言 ， 很多人习惯于使用print进行调试，然而对于大项目来说 ， print的功能还远远不足，我们希望有一个可以轻松使用 ， 调试方便，对变量监视完整，格式已于查看的工具，而Behold就是那个非常好用的调试库 。
3、Click
现在几乎所有的框架都有自己的命令行脚手架，Python也不例外，那么如何快速开发出属于自己的命令行程序呢?答案就是使用Python的Click库 。Click库对命令行api进行python函数加速了大量封装，python函数加速你可以轻松开发出属于自己的CLI命令集 。终端的颜色，环境变量信息，通过Click都可以轻松进行获取和改变 。

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