本文介绍了“加速Python代码起飞的方法有哪些”的知识。很多人在实际案例的操作中会遇到这样的困难。让边肖带领你学习如何处理这些情况。希望大家认真阅读，学点东西！
1. 了解你的内置函数
这项技术将帮助您节省时间和代码。当我开始学习Python时，我以前从来没有使用过内置函数，所以为了完成我的绝对值代码，我会运行一个for循环，而不是使用abs()。为了把一个字符转换成大写字母，我甚至会把它转换成相当于大写字母的ASCII字符，因为我拒绝学习字符串函数。
如果你对Python是认真的，那么学习Python中的所有内置函数是值得的，因为它不仅让你的代码更干净、更可重用，而且通过简单地使用Python提供给你的东西，避免了代码中人为的低效。
2. A,B=B,A
我肯定你之前用“temp”作为占位符变量来交换两个元素。我能告诉你的是，这个方法只在课堂上使用，不应该在编程中使用。
相反，您可以简单地通过将变量写成a，b=b，a来交换变量。这将在一行中切换所有变量，并防止三个以上的解释器(temp，a，b切换方法)。
这是一个小的修复，可以节省几分之一秒的mdashmdash但从长远来看，这些时间会累积。
3. 只在函数内导入
作为初学者，我们都喜欢导入很多我们认为在代码顶部需要的东西。记得有一次我进口了numpy，熊猫，scipy，警告，数学，数学，OS等等。当我完成代码时，我只使用了三个库。这将耗尽您计算机的内存。
而是在相应的函数中导入所需的库(如果多个函数需要同一个库，则需要多次导入)。这意味着解释器只会在您调用函数时完成导入，而不是在代码的开头。现在Python库被缓存了，所以当你调用不同的函数时，每次导入都不会占用额外的时间。然而，当您最终在顶部导入所有内容时，即使没有在代码中使用一些函数，也确实需要更多的时间。
4. 使用Numba
这是一个小技巧，主要帮助使用NumPy或者科学编程的人。Numba是一个Python JIT编译器，它将装饰器应用于函数，并将一些函数转换成超快字节码(几乎和C一样快)。Numba开始因其简单和巨大的功能而闻名。
Numba目前还支持其他功能，但我认为目前主要是为科学Python开发者提供的。
5. 从集合中检查，而不是从列表中
这是Python优化书籍中最古老的技术之一。如果元素存在，不要在列表中搜索。相反，将列表设置为set(set(list))，然后执行“元素在set(list)”检查。这个小小的改变将提高您的运行时效率，因为Python使用了一个可调整大小的哈希表，这将平均时间复杂度提高到了O(1)。
然而，遍历集合并不比遍历列表快。
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