python 合并 循环list_阿里巴巴鼎力推荐，Python入门至精通，24招加速你的Python
對于Python初學(xué)者想更輕松的學(xué)好Python開發(fā)，Python爬蟲技術(shù)，Python數(shù)據(jù)分析，人工智能等技術(shù),這里也給大家準(zhǔn)備了一套Python系統(tǒng)教學(xué)資源，下面介紹下阿里巴巴推薦的大型Python400集視頻學(xué)習(xí)資料~有五個學(xué)習(xí)階段400多集視頻，帶領(lǐng)大家進(jìn)入Python的天地，打好一個堅實(shí)的Python基礎(chǔ)，免費(fèi)分享給大家獲取方式： 私信小編“學(xué)習(xí)”即可獲取
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1.變量及運(yùn)算符2.分支及循環(huán)3.循環(huán)及字符串4.列表及嵌套列表5.字典及項目練習(xí)6.函數(shù)的使用7.遞歸及文件處理8.文件9.面向?qū)ο?0.設(shè)計模式及異常處理11.異常及模塊的使用12.坦克大戰(zhàn)13.核心編程14.高級特性15.內(nèi)存管理
1.并發(fā)編程2.網(wǎng)絡(luò)通信3.MySQL4.Linux5.正則表達(dá)式
1.html基本標(biāo)簽2.css樣式3.css浮動和定位4.js基礎(chǔ)5.js對象和函數(shù)6.js定時器和DOM7.js事件響應(yīng)8.使用jquery9jquery動畫特效10.Ajax異步網(wǎng)絡(luò)請求
1.Django-Git版本控制2.Django-博客項目3.Django-商城項目4.Django模型層5.Django入門6.Django模板層7.Django視圖層8.Tornado框架
1.Python爬蟲基礎(chǔ)2.Ppython爬蟲Scrapy框架
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前期從以下九個方面討論了加速Python的具體方法，一共24個，每個都帶有優(yōu)化前后的對比，非常實(shí)用。
我在此基礎(chǔ)上主要美化了編輯，方便讀者更容易閱讀學(xué)習(xí)。
“一 、分析代碼運(yùn)行時間”
1 測算代碼單次運(yùn)行時間
平凡法：
快捷法(Jupyter)：
2 測算代碼重復(fù)執(zhí)行多次平均用時
平凡法：
快捷法(Jupyter)：
3 按調(diào)用函數(shù)分析代碼運(yùn)行時間
平凡法：
快捷法(Jupyter)：
4 按行分析代碼運(yùn)行時間
平凡法：
快捷法(Jupyter)：
“二、加速你的查找”
5 用set而非list進(jìn)行in查找
低速法：
高速法：
6 用dict而非兩個list進(jìn)行匹配查找
低速法：
高速法：
“三、加速你的循環(huán)”
7 優(yōu)先使用for循環(huán)而不是while循環(huán)
低速法：
高速法：
8 循環(huán)體中避免重復(fù)運(yùn)算
低速法：
高速法：
“四、加速你的函數(shù)”
9、用緩存機(jī)制加速遞歸函數(shù)
低速法：
高速法：
10、用循環(huán)取代遞歸
低速法：
高速法：
11、 使用Numba加速Python函數(shù)
高速法：
“五、使用標(biāo)準(zhǔn)庫函數(shù)進(jìn)行加速”
12、使用collections.Counter類加速計數(shù)
低速法：
高速法：
13、使用collections.ChainMap加速字典合并
低速法：
高速法：
“六、使用numpy向量化進(jìn)行加速”
14、使用np.array代替list
低速法：
高速法：
15、使用np.ufunc代替math.func
低速法：
高速法：
16、使用np.where代替if
低速法：
高速法：
“七、加速你的Pandas”
低速法：
高速法：
18、避免動態(tài)改變DataFrame的行數(shù)
低速法：
高速法：
19、使用csv文件讀寫代替xlsx文件讀寫
低速法：
高速法：
20、使用pandas多進(jìn)程工具pandarallel
低速法：
高速法：
“八、使用Dask進(jìn)行加速”
21、使用dask加速dataframe
低速法：
高速法：
22、使用dask.delayed應(yīng)用多進(jìn)程加速
低速法：
高速法：
“九、應(yīng)用多線程多進(jìn)程加速”
23、使用多線程提升IO密集任務(wù)效率
低速法：
高速法：
24、使用多進(jìn)程提升CPU密集任務(wù)效率
低速法：
高速法：
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的python 合并 循环list_阿里巴巴鼎力推荐，Python入门至精通，24招加速你的Python的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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