python 将list 叠起来重新增加一维 python中list合并_Python


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1.变量及运算符2.分支及循环3.循环及字符串4.列表及嵌套列表5.字典及项目练习6.函数的使用7.递归及文件处理8.文件9.面向对象10.设计模式及异常处理11.异常及模块的使用12.坦克大战13.核心编程14.高级特性15.内存管理


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1.并发编程2.网络通信3.MySQL4.Linux5.正则表达式


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1.html基本标签2.css样式3.css浮动和定位4.js基础5.js对象和函数6.js定时器和DOM7.js事件响应8.使用jquery9jquery动画特效10.Ajax异步网络请求


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1.Python爬虫基础2.Ppython爬虫Scrapy框架

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前期从以下九个方面讨论了加速Python的具体方法,一共24个,每个都带有优化前后的对比,非常实用。

  1. 分析代码运行时间
  2. 加速查找
  3. 加速循环
  4. 加速函数
  5. 使用标准库加速
  6. Numpy向量化加速
  7. 加速Pandas
  8. Dask加速
  9. 多线程多进程加速

我在此基础上主要美化了编辑,方便读者更容易阅读学习。

“一 、分析代码运行时间”

1 测算代码单次运行时间

平凡法:


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快捷法(Jupyter):


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2 测算代码重复执行多次平均用时

平凡法:


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快捷法(Jupyter):


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3 按调用函数分析代码运行时间

平凡法:


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快捷法(Jupyter):


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4 按行分析代码运行时间

平凡法:


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快捷法(Jupyter):


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“二、加速你的查找”

5 用set而非list进行in查找

低速法:


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高速法:


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6 用dict而非两个list进行匹配查找

低速法:


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高速法:


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“三、加速你的循环”

7 优先使用for循环而不是while循环

低速法:


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高速法:


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8 循环体中避免重复运算

低速法:


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高速法:


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“四、加速你的函数”

9、用缓存机制加速递归函数

低速法:


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高速法:


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10、用循环取代递归

低速法:


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高速法:


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11、 使用Numba加速Python函数

高速法:


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“五、使用标准库函数进行加速”

12、使用collections.Counter类加速计数

低速法:


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高速法:


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13、使用collections.ChainMap加速字典合并

低速法:


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高速法:


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“六、使用numpy向量化进行加速”

14、使用np.array代替list

低速法:


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高速法:


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15、使用np.ufunc代替math.func

低速法:


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高速法:


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16、使用np.where代替if

低速法:


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高速法:


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“七、加速你的Pandas”

低速法:


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高速法:


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18、避免动态改变DataFrame的行数

低速法:


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高速法:


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19、使用csv文件读写代替xlsx文件读写

低速法:


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高速法:


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20、使用pandas多进程工具pandarallel

低速法:


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高速法:


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“八、使用Dask进行加速”

21、使用dask加速dataframe

低速法:


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高速法:


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22、使用dask.delayed应用多进程加速

低速法:


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高速法:


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“九、应用多线程多进程加速”

23、使用多线程提升IO密集任务效率

低速法:


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高速法:


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24、使用多进程提升CPU密集任务效率

低速法:


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高速法:


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