python为什么慢-csdn(python程序运行慢)

为什么python多线程这么慢

差不多是这样子。多线程目前仅用于网络多线程采集， 以及性能测试。

其它的语言也有类似的情况，线程本身的特点导致线程的适用范围是受限的。只有CPU过剩，而其它的任务很慢，此时用线程才是有益的，可以很好平衡等待时间，提高并发性能。

线程的问题主要是线程的安全稳定性。线程无法强制中止，同时线程与主进程共享内存，可能会影响主进程的内存管理。

在python里线程出问题，可能会导致主进程崩溃。 虽然python里的线程是操作系统的真实线程。

那么怎么解决呢？通过我们用进程方式。子进程崩溃后，会完全的释放所有的内存和错误状态。所以进程更安全。 另外通过进程，python可以很好的绕过GIL，这个全局锁问题。

但是进程也是有局限的。不要建立超过CPU总核数的进程，否则效率也不高。

简单的总结一下。

当我们想实现多任务处理时，首先要想到使用multiprocessing， 但是如果觉着进程太笨重，那么就要考虑使用线程。 如果多任务处理中需要处理的太多了，可以考虑多进程，每个进程再采用多线程。如果还处理不要，就要使用轮询模式，比如使用poll event, twisted等方式。如果是GUI方式，则要通过事件机制，或者是消息机制处理，GUI使用单线程。

所以在python里线程不要盲目用， 也不要滥用。 但是线程不安全是事实。如果仅仅是做几个后台任务，则可以考虑使用守护线程做。如果需要做一些危险操作，可能会崩溃的，就用子进程去做。 如果需要高度稳定性，同时并发数又不高的服务。则强烈建议用多进程的multiprocessing模块实现。

在linux或者是unix里，进程的使用代价没有windows高。还是可以接受的。

Python 执行速度慢只是因为它是解释型语言吗

Python 不是解释型语言，事实上也没有「解释型」语言这个分类。

Python 性能略有不佳的原因可能有几个：

首先是 Python 希望自己是一个简单和优雅的语言，需要性能的组件通常用 C 实现，没有太多改进性能的动力。

然后 Python 具有垃圾回收和自动的内存管理功能，并且采用动态类型系统，会在运行时进行类型检查，这会不可避免地略微影响性能，使其不如静态类型(Java)或没有垃圾回收(C/C++)的语言。

摘自维基百科：

「Python开发人员尽量避开不成熟或者不重要的优化。一些针对非重要部位的加快运行速度的补丁通常不会被合并到Python内。」

「因为Python属于动态类型语言，动态类型语言是在运行期间检查数据的类型，不得不保持描述变量值的实际类型标记，程序在每次操作变量时，需要执行数据依赖分支」

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。

请问大佬们，为什么我python运行程序特别慢啊，我这个程序怎么改一下可以运行的更快呢？

您好，茫茫人海之中，能为君排忧解难实属朕的荣幸，在下拙见，若有错误，还望见谅！。展开全部

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，如果你仅仅是非常感谢您的耐心观看，如有帮助请采纳，祝生活愉快！谢谢！

python下载为什么这么慢？

答: 如果是在官网上下载Python的话，确实有时候会比较慢，因为文件的发布在国外的服务器上，但是肯定是可以下载成功的。如果还是觉得下载速度比较慢的话，就可以找镜像下载或者下载别人分享的，希望能够帮助到你。