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即使您是初学者，如何加速缓慢的 Python 代码
Python 代码缓慢通常是由小的效率低下引起的。通过一些适合初学者的技术，您可以使您的程序运行速度明显更快。本指南将教您如何操作。
来源:KDnuggets简介
Python 是最适合初学者的语言之一。但如果您已经使用它一段时间了，您可能会遇到需要几分钟才能完成的循环、占用您所有内存的数据处理作业等等。
您无需成为性能优化专家即可做出重大改进。大多数缓慢的 Python 代码都是由一些常见问题引起的，一旦您知道要查找什么，这些问题就很容易修复。
在本文中，您将学习五种实用技术来加速缓慢的 Python 代码，并通过前后示例显示差异。
您可以在 GitHub 上找到本文的代码。
先决条件
在我们开始之前，请确保您已经：
对于几个示例，您还需要以下库：
1. 优化前测量
在修改一行代码之前，你需要知道到底慢在哪里。优化代码中错误的部分会浪费时间，甚至会使事情变得更糟。
Python 的标准库包含一种对任何代码块进行计时的简单方法：time 模块。要进行更详细的分析，cProfile 会准确显示哪些函数花费的时间最长。
假设您有一个处理销售记录列表的脚本。以下是找到慢速部分的方法：
输出：
负载：0.0034s
过滤器：0.0060s
报告：0.0012s
现在你知道焦点在哪里了。filter_records() 是最慢的步骤，其次是 load_records()。因此，这就是任何优化努力都会得到回报的地方。如果不进行测量，您可能会花时间优化generate_report()，它已经很快了。