python的效率低

1.python为什么效率低

当我们提到一门编程语言的效率时:通常有两层意思,第一是开发效率,这是对程序员而言,完成编码所需要的时间;另一个是运行效率,这是对计算机而言,完成计算任务所需要的时间。编码效率和运行效率往往是鱼与熊掌的关系,是很难同时兼顾的。不同的语言会有不同的侧重,python语言毫无疑问更在乎编码效率,life is short,we use python。

虽然使用python的编程人员都应该接受其运行效率低的事实,但python在越多越来的领域都有广泛应用,比如科学计算 、web服务器等。程序员当然也希望python能够运算得更快,希望python可以更强大。

2.python为什么效率低

当我们提到一门编程语言的效率时:通常有两层意思,第一是开发效率,这是对程序员而言,完成编码所需要的时间;另一个是运行效率,这是对计算机而言,完成计算任务所需要的时间。

编码效率和运行效率往往是鱼与熊掌的关系,是很难同时兼顾的。不同的语言会有不同的侧重,python语言毫无疑问更在乎编码效率,life is short,we use python。

虽然使用python的编程人员都应该接受其运行效率低的事实,但python在越多越来的领域都有广泛应用,比如科学计算 、web服务器等。程序员当然也希望python能够运算得更快,希望python可以更强大。

3.python的效率怎么样

运行效率慢,但开发效率快

如果算法固定——就是一次开发就足够了,而不断处理不同的大量数据,建议还是C#等

如果算法不固定,例如每次得到一批数据就要根据需要写相应公式去处理的话,python在写代码省下的时间应该优于c#编译后运行的时间

当然,如果你的数据即使c/c++也要花数小时才能运算得到结果的(天文数字),那就另当别论了

python数据分析请搜索numpy+scipy相关内容,它们就是专门为了科学计算而设计的模块

4.为什么说Python速度虽然慢但它工作效率高啊

因为某个语言速度快而选择其为开发你应用的语言是不成熟优化的一种体现。是的,Python 比较慢,但其牺牲性能可以提升工作效率。

写在前面

让我们来讨论一个我最近一直在思考的问题:Python 的性能。顺便说一下,我是 Python 的忠实拥趸,我在各种情况下都会积极尝试使用 Python 来解决问题。大家对 Python 最大的抱怨就是它的速度慢。有些人甚至因为 Python 的速度不如某个语言而拒绝使用它。本文中我将阐述,即便 Python 这么慢,为什么还值得你对它进行尝试。记住加企鹅扣444五一三089可以从基础到开发mianfei学习python。

速度不再关键

之前,程序的运行时间相当长。CPU 资源和内存资源都十分珍贵,程序的运行时间在这种情况下是一个重要指标。计算机本身十分昂贵,当然还有随之而来昂贵的电力消耗。优化这些资源就十分必要,因为在商业世界有一个永恒的规则:

优化你最昂贵的资源。

历史上,程序最昂贵的资源是计算机的运行时间。这也就导致了对计算机科学的研究更专注于不同算法的效率。然而在当下环境中,这已经不再适用,现在硅的价格已经十分便宜了。是真的非常便宜。运行时间不再是你最昂贵的资源。一个公司最昂贵的资源现在是其雇佣的员工的时间。也就是正在看这篇文章的你自己的时间。对现在的公司来说,完成项目比让项目跑得更快更重要。这点非常重要,这里再次强调:

完成项目比让项目跑得更快更重要。

你也许会说“我们公司对性能要求很高,我构建的网站应用需要所有的请求在 X 毫秒内返回。”或者“客户认为我们的应用慢而放弃使用我们的应用。”在这里我不是说速度根本不重要,我只是想说明速度不再是最重要的指标,因为它不再是你最昂贵的资源。

速度!

速度是唯一重要的事情

在编程的世界中当你提到速度,一般是指程序的性能,也就是 CPU 周期。而当你的 CEO 提到速度,他通常指的是业务上的速度,其中最重要的是投入市场的时间。你的产品或网络应用有多快并不重要,应用采用哪种语言编写的也不重要,甚至是使项目运行投入了多少资金都不重要。最终,唯一能够让你的公司存活下来的是产品投入市场的时间。

这里不是指初创公司观念中的盈利时间,而更多是从想法转换到实际消费者手中所花费的时间。在商业世界中能存活下来的唯一方法是比你的竞争对手更快地进行创新。如果你的竞争对手比你更早地发布产品,那么你有再多的好点子也无济于事。你必须成为市场的第一个进入者,或至少要赶上领先的节奏。一旦你掉队了,那么你就大势已去。

在商业世界中能存活下来的唯一方法是比你竞争对手更快地进行创新。

5.如何提高python的运行效率

使用“if value in b”来替换第二个for循环能够提高一点效率,但是对于楼主的这个问题,优化地还很不够。对于楼主这类检查一个元素是否在某个集合之中,当数据量很大的时候,最符合需求的优化应该是“使用set类型来替换list类型”。

因为set在内部是使用哈希表来实现的,而list仅仅相当于C中的普通数组,因此查询效率对于set来说,大部分情况下能达到O(1),而list是O(n),这个当数据量很大的时候差别就极其明显了。

优化的效果十分显著,我深有体会。有次我写一个有点复杂的查询,数据量大概在几百万级别,跑完整个代码大概花了20min,然后我在网上找到了这种优化方式之后,对我的主for循环就进行了这么一点小修改,执行时间立马缩短到了2s,速度提高了600多倍!

顺便给楼主一个建议,这种写法依然是在用传统C的思维在写Python代码,用个词来形容叫不够Pythonic,也就是不够简洁,不能表现出Python的特色。很多Python专用的写法是明显提高代码效率的,比如另外一位给出的建议使用“if value in b”这个语句来替换第二个for循环。

6.谁说python字符串相加效率低

这个看情况分析,官方文档当中也有说,相加产生的str是immutable的,如果只是两个字符串相加,并没有什么问题,但是如果是n>>1个字符串相加,这样中间会产生n-1个中间值,这些中间值都是immutable的,所以之后就是创建一个释放一个再创建下一个释放下一个。

而join在对于n个字符串相加过程中内部实现直接全部相连,就没有这种中间值了。

如果你相加的字符串不多,用加号还是更加方便的,另一方面,你选择了用Python,还真的在乎那一两秒的效率吗?

python的效率低

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