python运行加速的几种方式
目录
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)
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
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：
而python耗时为
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
tqdm预估时间在15~25个小时左右跳动
将with放在循环前面
如
将with的内容作为f_传递进来
后的耗时为：
测试如下：
import os, warnings,time,tqdm
def txt(word):
with open("ceshi.txt","a+",encoding="utf-8")as f:
if len(str(word))<=2:
word+=100
f.write(str(word)+"\n")
elif 2<len(str(word))<=4:
word+=200
f.write(str(word)+"\n")
else:
f.write(str(word) + "\n")
if __name__=="__main__":
start = time.time()
for i in tqdm.tqdm(range(100000)):
txt(i)
end = time.time()
print(f"耗费时间{end-start}秒>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>")
耗时结果为：
将文件的打开即with的调用放在外面
import os, warnings,time,tqdm
def txt(f,word):
if len(str(word))<=2:
word+=100
f.write(str(word)+"\n")
elif 2<len(str(word))<=4:
word+=200
f.write(str(word)+"\n")
else:
f.write(str(word) + "\n")
if __name__=="__main__":
start = time.time()
with open("ceshi.txt", "a+", encoding="utf-8")as f:
for i in tqdm.tqdm(range(100000)):
txt(f,i)
end = time.time()
print(f"耗费时间{end-start}秒>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>")
耗时为
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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