如何提高python的运行效率少用内存、少用全局变量 内存占用是指程序运行时使用的内存量 。为了让Python代码运行得更快，应该减少程序的内存使用量，即尽量减少变量或对象的数量 。Python 访问局部变量比全局变量更有效 。在有必要之前，应该始终尝试忽略声明全局变量 。
使用关键字排序有很多古老的Python代码在执行时将花费额外的时间去创建一个自定义的排序函数 。
【python每次调用就卡机，python卡住】Numba的优势简单，往往只要1行代码就有惊喜；对循环（loop）有奇效，而往往在科学计算中限制python速度的就是loop；兼容常用的科学计算包 ， 如numpy、cmath等；可以创建ufunc；会自动调整精度 ， 保证准确性 。
使用生成器一个普遍被忽略的内存优化是生成器的使用 。生成器让我们创建一个函数一次只返回一条记录，而不是一次返回所有的记录，如果你正在使用pythonx，这就是你为啥使用xrange替代range或者使用ifilter替代filter的原因 。
在某些情况下，Python多线程可以提高程序的执行效率 。多线程是指在一个程序中同时运行多个线程，每个线程可以执行不同的任务，从而实现并发执行 。
python是动态语言动态语言是一类在运行时可以改变其结构的语言，如新的函数、对象、代码可以被引入，已有的函数可以被删除或其他结构上的变化等，该类语言更具有活性，但是不可避免的因为运行时的不确定性也影响运行效率 。
PYTHON 。每次在spyder的变量空间中打开稍大点的矩阵,电脑就卡死...1、我们直接点击打开，或者在命令提示符中输入ipython.exe notebook 。Spyder（IDE）1 Spyder Spyder的最大优点就是模仿MATLAB的“工作空间” 。
2、右键点击“我的电脑”或“此电脑”，选择“属性” 。点击“高级系统设置” 。在“高级”选项卡中，点击“环境变量” 。在“系统变量”中找到“Path” ， 点击“编辑” 。
3、） 打开Anaconda Navigator 2） 进入environment，选择你要安装python2的环境，或者可以按底部的Create新建环境名和对应的python版本 。3） 然后选择在你的想要的环境中下载spyder和jupyter notebook 。
4、Spyder的功能比较多，这里仅介绍一些常用的功能和技巧：在控制台中，可以按Tab按键进行自动补全 。在变量名之后输入“？”，可以在“Object inspector”窗格中查看对象的说明文档 。
5、方法/步骤 我们首先要到Python官方下载Python语言包 ， 还要下载一个WinPython和一个Spyder软件（简单的集成开发环境） 。
为什么我的python同样的代码,一会能运行,一会不能运行?是不是因为你代码中的数据在定制的过程中没有每次的清零操作，也就会头一次运算之后保留了数据 ， 多次运算之后就出现了问题 。
Cmd无法找到Python解释器，因此无法运行Python代码 。在Cmd中使用`python`命令检查是否能够启动Python解释器，如果无法找到命令 ， 可以尝试添加Python安装路径到环境变量中 。
程序无输入输出，只执行过程，点击后调用dos窗口后关闭，过程非常短；运行环境出现错误或代码不规范等错误，没有提示，无法运行 。建议下载相应的调试工具，有错误提示，可以下载vscodepycharm软件 ， 可以用来过程调试 。
如果你无法运行Python代码，这可能是由于以下一些常见原因之一：Python环境未安装：在运行Python代码之前，需要确保已经正确安装了Python解释器 。你可以在命令行或终端中运行python --version 命令，来查看Python是否已经成功安装 。
为什么同样的代码复制过来就运行不了python的原因如下：python在使用之前没有去进行一系列相关的配置 。python解释器无法运行 。python代码无法运行，代码有错误 。
提升Python运行速度的5个小技巧使用较新的Python版本 你要保证自己的代码在新版本里还能运行 。你需要使用新的函数库才能体验新的Python版本 ， 然后你需要在做出关键性的改动时检查自己的应用 。只有当你完成必要的修正之后，你才能体会新版本的不同 。
利用即时编译(JIT)编译器Just-In-Time(JIT) 编译是一种可以在运行时动态优化 和编译部分代码以提高其性能的技术 。Python提供了JIT编译库 ， 如PyPy和Numba ， 可以用来优化性能关键的代码 。
Numba的优势简单，往往只要1行代码就有惊喜；对循环（loop）有奇效，而往往在科学计算中限制python速度的就是loop；兼容常用的科学计算包 ， 如numpy、cmath等；可以创建ufunc；会自动调整精度，保证准确性 。
使用关键字排序有很多古老的Python代码在执行时将花费额外的时间去创建一个自定义的排序函数 。
在我看来，python社区分为了三个流派，分别是python x组织，x组织和PyPy组织 。这个分类基本上可以归根于类库的兼容性和速度 。
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