python函數可以提高代碼執(zhí)行速度嗎

不同的編程語言，會有不同 的緩存策略，例如，通過哈希映射、優(yōu)先級隊列等實現緩存。因此，不同的編程語言，在緩存的解決方案方面具有很大差異，可能需要幾分鐘，也可能需要幾小時。

石樓網站建設公司創(chuàng)新互聯,石樓網站設計制作，有大型網站制作公司豐富經驗。已為石樓1000+提供企業(yè)網站建設服務。企業(yè)網站搭建\成都外貿網站制作要多少錢，請找那個售后服務好的石樓做網站的公司定做！

但是，在Python中，標準工具包functools實現了一種名為LRU(Least Recently Used)的緩存策略，可以通過傳入參數，來設定緩存最近多少次的計算結果，如果傳入參數為None，那么則不緩存。

想用python處理比較大的單色圖片文件,如何提高速度

你好，你可以考慮使用numpy的函數來做，下面是例子的python代碼

image?=?np.zeros((400,400,3),?dtype="uint8")

raw?=?image.copy()

image[np.where((image==[0,0,0]).all(axis=2))]?=?[255,255,255]

cv2.imshow('Test0',?image)

lower_black?=?np.array([0,0,0],?dtype?=?"uint16")

upper_black?=?np.array([70,70,70],?dtype?=?"uint16")

black_mask?=?cv2.inRange(image,?lower_black,?upper_black)

image[np.where((image?==?[0,0,0]).all(axis?=?2))]?=?[155,255,155]

black_mask[np.where(black_mask?==?[0])]?=?[155]

你把上面的那個image的數值改成你需要改的目標就可以直接替換了。

用Python 做策略回測，耗時很長，有什么加速辦法

1. 在動手優(yōu)化之前，先profile看看，程序時間都花在哪些地方了:

python -m cProfile -o output.prof your_program

跑完之后，會生成一個output.profile文件。接下來需要對這個文件進行分析，這方面的工具我推薦SnakeViz，神器。安裝非常簡單，pip install snakeviz 即可。

snakeviz output.prof

運行之后，會打開一個瀏覽器窗口，好好看看，哪些函數耗時最多，耗時是因為調用次數太多呢，還是因為單次調用耗時長，明確優(yōu)化重點；

2. 減少重復計算，緩存計算結果。看看 functools.lru_cache。

3. 能用list comprehension的地方，不要用for；能用numpy的地方，不要手寫循環(huán)，不要用pandas；

4. 看你的回測，40w個tick的話，數據量不算大，應該是直接load到內存里的吧？

5. 還是慢的話，上Numba — Numba，就是安裝麻煩一些，使用起來非常方便，速度提高一兩個數量級沒問題；

6. 如果你用的包PyPy都支持的話，試試pypy；

7. Cython、c module，上面的都沒效果的話，這個是最后的候選方案了。

本文名稱：python函數提速 python函數提高代碼執(zhí)行速度
網頁鏈接：http://www.rwnh.cn/article20/doocijo.html

成都網站建設公司_創(chuàng)新互聯，為您提供定制開發(fā)、微信小程序、云服務器、移動網站建設、全網營銷推廣、網站策劃

廣告

聲明：本網站發(fā)布的內容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉載內容為主，如果涉及侵權請盡快告知，我們將會在第一時間刪除。文章觀點不代表本網站立場，如需處理請聯系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內容未經允許不得轉載，或轉載時需注明來源： 創(chuàng)新互聯