


Tingkatkan kecekapan program Python: petua pengoptimuman semuanya di satu tempat
1. Pengoptimuman struktur kod
- Pembangunan modular: Uraikan program besar kepada modul yang lebih kecil untuk mencapai kebolehgunaan semula dan kebolehselenggaraan kod serta mengelakkan sarang yang berlebihan.
- Gunakan pengaturcaraan berorientasikan objek: Merangkum data dan tingkah laku untuk meningkatkan kebolehskalaan dan kebolehbacaan kod.
- Elakkan pembolehubah global: Gunakan pembolehubah tempatan dan bukannya pembolehubah global untuk mengurangkan konflik penamaan dan meningkatkan kebolehselenggaraan program.
# 模块化开发示例 def calculate_average(nums): return sum(nums) / len(nums) def print_average(nums): print(calculate_average(nums)) # 调用模块 nums = [1, 2, 3, 4, 5] print_average(nums)
2. Pengoptimuman algoritma
- Pilih algoritma yang sesuai: Pilih algoritma yang cekap berdasarkan jumlah data dan keperluan pengkomputeran, seperti carian binari dan jadual cincang.
- Optimumkan parameter algoritma: Laraskan parameter algoritma untuk mendapatkan prestasi terbaik, seperti parameter fungsi cincang.
- Bahagi dan Takluk: Uraikan masalah kepada sub-masalah yang lebih kecil dan selesaikan langkah demi langkah untuk meningkatkan kecekapan.
# 二分查找示例 def binary_search(arr, target): low, high = 0, len(arr) - 1 while low <= high: mid = (low + high) // 2 if arr[mid] == target: return mid elif arr[mid] < target: low = mid + 1 else: high = mid - 1 return -1
3. Pengoptimuman struktur data
- Pilih bekas yang betul: Pilih struktur data yang sesuai seperti senarai, kamus, set berdasarkan corak akses data dan keperluan storan.
- Elak penyalinan yang tidak perlu: Gunakan rujukan lulus dan bukannya nilai lulus untuk mengurangkan overhed memori.
- Memori pra-peruntukan: Peruntukkan memori yang diperlukan terlebih dahulu untuk mengelakkan peruntukan memori dan kitar semula yang kerap.
# 预分配内存示例 import array # 为存储 1000 个整数预分配内存 arr = array.array("i", [0] * 1000)
4. Teknik pengoptimuman lain
- Gunakan alat analisis prestasi: seperti cProfile atau timeit untuk menganalisis prestasi kod dan mengenal pasti kesesakan prestasi.
- Elakkan panggilan fungsi yang tidak perlu: Cuba sebaris panggilan fungsi untuk mengurangkan overhed panggilan fungsi.
- Beri perhatian kepada penggunaan memori: Optimumkan penggunaan memori untuk mengelakkan kebocoran memori dan kemerosotan prestasi.
- Manfaatkan sepenuhnya pemproses berbilang teras: Gunakan Multi-benang atau berbilang proses untuk memanfaatkan sepenuhnya pemproses berbilang teras.
# 多线程示例 import threading def task(a, b): return a * b # 创建并启动线程 thread1 = threading.Thread(target=task, args=(1, 2)) thread2 = threading.Thread(target=task, args=(3, 4)) thread1.start() thread2.start() # 等待线程结束并获取结果 result1 = thread1.join() result2 = thread2.join()
Kesimpulan
Dengan menggunakan teknik pengoptimuman ini, kecekapan program python boleh dipertingkatkan dengan ketara. Dengan mengoptimumkan struktur kod, memilih algoritma yang sesuai, menggunakan struktur data dengan bijak dan menggunakan teknik pengoptimuman lain, anda boleh memaksimumkan kuasa Python dan mencipta program berprestasi tinggi dan cekap.
Atas ialah kandungan terperinci Tingkatkan kecekapan program Python: petua pengoptimuman semuanya di satu tempat. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas





DAO (Data Access Object) dalam Java digunakan untuk memisahkan kod aplikasi dan lapisan kegigihan, kelebihannya termasuk: Pemisahan: Bebas daripada logik aplikasi, menjadikannya mudah untuk mengubah suainya. Enkapsulasi: Sembunyikan butiran akses pangkalan data dan mudahkan interaksi dengan pangkalan data. Kebolehskalaan: Mudah dikembangkan untuk menyokong pangkalan data baharu atau teknologi kegigihan. Dengan DAO, aplikasi boleh memanggil kaedah untuk melaksanakan operasi pangkalan data seperti mencipta, membaca, mengemas kini dan memadam entiti tanpa berurusan secara langsung dengan butiran pangkalan data.

Cakera U ialah salah satu peranti storan yang biasa digunakan dalam kerja dan kehidupan harian kita, tetapi kadangkala kita menghadapi situasi di mana cakera U dilindungi tulis dan tidak boleh menulis data. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa kaedah mudah dan berkesan untuk membantu anda mengalih keluar perlindungan tulis pemacu kilat USB dan memulihkan penggunaan biasa pemacu kilat USB. Bahan alatan: Versi sistem: Windows1020H2, macOS BigSur11.2.3 Model jenama: SanDisk UltraFlair USB3.0 pemacu denyar, Kingston DataTraveler100G3USB3.0 pemacu denyar Versi perisian: DiskGenius5.4.2.1239, ChipGenius4.19.1225 1. Periksa suis perlindungan tulis fizikal pemacu kilat USB pada beberapa pemacu kilat USB Direka dengan

FP8 dan ketepatan pengiraan titik terapung yang lebih rendah bukan lagi "paten" H100! Lao Huang mahu semua orang menggunakan INT8/INT4, dan pasukan Microsoft DeepSpeed memaksa diri mereka menjalankan FP6 pada A100 tanpa sokongan rasmi daripada Nvidia. Keputusan ujian menunjukkan bahawa kaedah baharu TC-FPx FP6 kuantisasi pada A100 adalah hampir atau kadangkala lebih pantas daripada INT4, dan mempunyai ketepatan yang lebih tinggi daripada yang terakhir. Selain itu, terdapat juga sokongan model besar hujung ke hujung, yang telah bersumberkan terbuka dan disepadukan ke dalam rangka kerja inferens pembelajaran mendalam seperti DeepSpeed. Keputusan ini juga mempunyai kesan serta-merta pada mempercepatkan model besar - di bawah rangka kerja ini, menggunakan satu kad untuk menjalankan Llama, daya pemprosesan adalah 2.65 kali lebih tinggi daripada dua kad. satu

Antara muka API ialah spesifikasi untuk interaksi antara komponen perisian dan digunakan untuk melaksanakan komunikasi dan pertukaran data antara aplikasi atau sistem yang berbeza. Antara muka API bertindak sebagai "penterjemah", menukar arahan pembangun ke dalam bahasa komputer supaya aplikasi boleh berfungsi bersama. Kelebihannya termasuk perkongsian data yang mudah, pembangunan yang dipermudahkan, prestasi yang lebih baik, keselamatan yang dipertingkatkan, produktiviti yang lebih baik dan kesalingoperasian.

Lapisan Perkhidmatan di Java bertanggungjawab untuk logik perniagaan dan peraturan perniagaan untuk melaksanakan aplikasi, termasuk memproses peraturan perniagaan, pengkapsulan data, memusatkan logik perniagaan dan meningkatkan kebolehujian. Di Java, lapisan Perkhidmatan biasanya direka bentuk sebagai modul bebas, berinteraksi dengan lapisan Pengawal dan Repositori, dan dilaksanakan melalui suntikan kebergantungan, mengikut langkah-langkah seperti mencipta antara muka, menyuntik kebergantungan dan memanggil kaedah Perkhidmatan. Amalan terbaik termasuk memastikannya mudah, menggunakan antara muka, mengelakkan manipulasi langsung data, mengendalikan pengecualian dan menggunakan suntikan pergantungan.

MySQL ialah sistem pengurusan pangkalan data hubungan yang menyediakan fungsi utama berikut: Penyimpanan dan pengurusan data: Mencipta dan menyusun data, menyokong pelbagai jenis data, kunci utama, kunci asing dan indeks. Pertanyaan dan perolehan data: Gunakan bahasa SQL untuk membuat pertanyaan, menapis dan mendapatkan semula data serta mengoptimumkan rancangan pelaksanaan untuk meningkatkan kecekapan. Kemas kini dan pengubahsuaian data: Tambah, ubah suai atau padam data melalui INSERT, UPDATE, DELETE arahan, menyokong transaksi untuk memastikan konsistensi dan mekanisme rollback untuk membuat asal perubahan. Pengurusan pangkalan data: Cipta dan ubah suai pangkalan data dan jadual, sandarkan dan pulihkan data, serta sediakan pengurusan pengguna dan kawalan kebenaran.

Skema dalam MySQL ialah struktur logik yang digunakan untuk mengatur dan mengurus objek pangkalan data (seperti jadual, paparan) untuk memastikan ketekalan data, kawalan capaian data dan memudahkan reka bentuk pangkalan data. Fungsi Skema termasuk: 1. Organisasi data; 3. Kawalan capaian data;

Mekanisme caching Redis dilaksanakan melalui storan nilai kunci, storan memori, dasar tamat tempoh, struktur data, replikasi dan kegigihan. Ia mengikuti langkah-langkah mendapatkan data, cache hit, cache miss, menulis ke cache dan mengemas kini cache untuk menyediakan akses data pantas dan perkhidmatan caching berprestasi tinggi.
