python运行慢怎么办(python运行太快)

http://www.itjxue.com  2023-03-26 11:49  来源:未知  点击次数: 

python切入后台后变慢

python切入后台后变慢解决方法为:添加短暂的延时,以减轻CPU负载。减少后台应用。减少显卡和内存负债。

树莓派zero运行python特别慢

版本不兼容。树莓派zero是一款微型电脑,内部配置了多种电脑应用程序,用户在使用时若发现运行python特别慢,是因为版本不兼容的问题,这时用户只需要登录python官网,对其专属的系统进行升级版本,即可解决。

python 处理大数据程序运行的越来越慢的问题

最近编写并运行了一个处理1500万个数据的程序,本来最初每秒可以处理150个左右的数据,预计大概15个小时的时间就可以处理完,晚上的时候就开始运行,本以为等到第二天中午就可以得到结果呢,,,

可是,等我第二天的时候一看,什么???还没处理完,当前的数据处理速度变成了一秒5个左右,然后还需要等待300个小时。

然后就查了一下这个问题,原来同样也有很多人在处理大数据的时候遇到了这个问题,大多数的文章分析的原因都是说由于GC(垃圾回收)造成的性能下降。

Python的垃圾回收机制的工作原理为每个对象维护一个引用计数,每次内存对象的创建与销毁都必须修改引用计数,从而在大量的对象创建时,需要大量的执行修改引用计数操作,对于程序执行过程中,额外的性能开销是令人可怕的。回收的触发时机有两种可能,一是用户主动调用gc.collect(),二是对象数量超过阈值。

所以正是GC拖慢了程序的性能,所以我们可以考虑在处理的时候禁止垃圾回收。

通过这样的改进之后速度确度会有很大的提升。但是又有也会另外的一个问题,内存溢出,由于运行的过程中生成大量的对象,一次使用后就没有了引用,由于关闭了垃圾回收机制,一直存在内存中得不到清理,然后程序的内存使用量越来越大。解决的方法就是定期打开gc.enable()再关闭或者主动调用gc.collect(),这样就可以了。

通过上述的改进后程序确实了很多,可是我的程序还是运行的越来越慢,我都怀疑人生了,然后分别测试了各个步骤所花费的时间才知道了原因,我使用了pandas创建一个DataFrame,然后每次迭代得到的结果都添加新的数据到DataFrame中,随着里边的数据越来越多,添加的速度也就越来越慢了,严重的拖累的运行速度。这里的解决方法有两个:

1 分段保存结果,间隔一段时间就保存一次结果,最后再将多次的结果合并。

2 换一个数据存储方法,我是直接使用了python的字典进行保存结果,它随着数据的增多添加的速度也会变慢,但是差别不是很大,在可接受的范围内,可以使用;或者再加上方法1,分段进行保存再合并也是可以的。

python运行速度慢怎么办

yxhtest7772017-07-18

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python运行速度慢怎么办?6个Python性能优化技巧

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Python是一门非常酷的语言,因为很少的Python代码可以在短时间内做很多事情,并且,Python很容易就能支持多任务和多重处理。

Python的批评者声称Python性能低效、执行缓慢,但实际上并非如此:尝试以下6个小技巧,可以加快Python应用程序。

关键代码可以依赖于扩展包

Python使许多编程任务变得简单,但是对于很关键的任务并不总是提供最好的性能。使用C、C++或者机器语言扩展包来执行关键任务能极大改善性能。这些包是依赖于平台的,也就是说,你必须使用特定的、与你使用的平台相关的包。简而言之,该解决方案提供了一些应用程序的可移植性,以换取性能,您可以获得只有通过直接向底层主机编程。

下面这些扩展包你可以考虑添加到你的个人扩展库中:

Cython

PyInlne

PyPy

Pyrex

这些包有不同的作用和执行方式。例如,Pyrex 让Python处理一些内存任务变得简单高效;PyInline可以直接让你在Python应用程序中使用C代码,虽然内联代码被单独编译,但是如果你能高效的利用C代码,它可以在同一个地方处理每一件事情。

使用关键字排序

有很多古老的Python代码在执行时将花费额外的时间去创建一个自定义的排序函数。最好的排序方式是使用关键字和默认的sort()方法。

优化循环

每一种编程语言都强调循环语句的优化,Python也是一样的。尽管你可以依赖于丰富的技术让循环运行的更快,然而,开发者经常忽略的一个方法是避免在循环内部使用点拼接字符串。

使用新版本

任何一个在线上搜索Python资料的人都会发现无数关于Python版本迁移的信息。通常,Python每一个版本都针对之前的一个版本做了优化和改进,以让Python运行的更快。限制因素是你喜欢的函数库是否也针对Python的新版本做了改进。

当你使用了新的函数库,获得了Python的新版本,你需要保证代码依然能够运行,检查应用,修正差异。然后,如果你仅仅是

(责任编辑:IT教学网)

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