Điều gì khiến Python chạy nhanh hơn?

Python là một ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ và linh hoạt, cho dù bạn đang làm việc với lĩnh vực phát triển ứng dụng web hay khoa học dữ liệu, ngôn ngữ này sẽ bao phủ bạn. Trong thế giới ngày nay, nơi Python đang trở thành ngôn ngữ lập trình hàng đầu và có thể xây dựng mọi thứ với nó. Chúng tôi cần tốc độ đào thải khi chạy các mã và chương trình lớn. Vì python là một ngôn ngữ thông dịch và tốc độ của nó thấp hơn các ngôn ngữ lập trình khác như C++, Java, v.v.

Nhưng chúng ta có thể tối ưu hóa Code của mình để tăng tốc độ đào thải Python, Trong bài viết này, tôi sẽ hướng dẫn bạn cách bạn có thể tối ưu hóa code python của mình và chạy nhanh hơn bao giờ hết. Một số mẹo bạn đã biết nhưng một số mẹo mới đối với bạn, Một số có tác động nhỏ hơn nhưng một số cũng có tác động lớn hơn. Kiểm tra danh sách các mẹo mã tăng tốc Python và cũng đánh dấu bài viết này cho tương lai

1. Sử dụng hiểu Danh sách

Hiểu danh sách là cách nhanh nhất để tạo danh sách mới và thực hiện công việc vòng lặp. Đây là một ví dụ chúng ta sẽ tạo một danh sách có các số chẵn trong khoảng từ 1 đến 1000

# Normal Way
even = []
for i in range[1000]:
    if i % 2 == 0:
        even.append[i]

Dưới đây là cách hiểu danh sách

#list Comprehension way
even = [i for i in range[1000] if i % 2 == 0]
print[even]

Danh sách hiểu là cách nhanh nhất và một dòng để thực hiện cùng một công việc. Nó nhanh hơn nhiều so với phương thức append. Vì vậy, hãy luôn cố gắng triển khai giải pháp hiểu danh sách

2. Sử dụng chức năng thư viện

Bạn không cần tạo các hàm để giải quyết vấn đề của mình, hầu hết các hàm đã được tích hợp sẵn trong Python và chúng có hiệu quả cao và nhanh hơn so với hàm tạo thủ công

Sử dụng các hàm Thư viện giúp mã của bạn sạch hơn, dễ hiểu và cải thiện tốc độ thực thi. Hãy thử thay thế chức năng được tạo thủ công của bạn bằng chức năng thư viện và kiểm tra sự khác biệt về hiệu suất của chương trình

3. Sử dụng Tham gia để nối chuỗi

Thay vì sử dụng dấu “+” để nối chuỗi, bạn nên sử dụng phương thức Join để thực hiện công việc tương tự. Dưới đây là ví dụ và sự khác biệt trong cả hai phương pháp

#plus method
Idendity = "I'm" + "a" + "Programmer"
print[Idendity] # I'maProgrammer

Dưới đây là mã ví dụ của cùng một công việc với phương thức Tham gia

#Join method
Identity = " ".join[["I'm", "a", "Programmer"]]
print[Identity] # I'm a Programmer

Phương thức Join[] nhanh hơn và chính xác hơn so với phép nối đơn giản. Nó tự động tạo khoảng trắng sau mỗi từ mà bạn cần đặt thủ công trong cách nối thông thường. Do đó phương pháp đó nhanh hơn, tiết kiệm thời gian hơn và chính xác hơn

4. Sử dụng 1 cho bất kỳ Vòng lặp vô cực nào

Bạn nên biết về vòng lặp vô hạn không bao giờ dừng cho đến khi vòng lặp bị hỏng hoặc gặp bất kỳ lỗi thời gian chạy nào. Bạn có thể sử dụng True để tạo vòng lặp vô hạn, không có vấn đề gì khi sử dụng nó. Nhưng bạn có thể đạt được công việc tương tự với tốc độ nhanh hơn một chút bằng cách sử dụng

#list Comprehension way
even = [i for i in range[1000] if i % 2 == 0]
print[even]

0 thay vì True. Điều này sẽ giảm thời gian so sánh vì nó dựa trên tính toán toán học

#not use this
while True:
    pass#use this 
while 1:
    pass

5. Nhiều bài tập

Bạn nên giao nhiều nhiệm vụ thay vì một nhiệm vụ duy nhất. Hãy hiểu cách nhiều nhiệm vụ làm cho mã của bạn trông gọn gàng hơn và cải thiện hiệu suất. Dưới đây là ví dụ cho thấy bạn đang hoán đổi các giá trị với một lần gán và nhiều lần gán

#single assignment
a = 5
b = 7
temp = a
a = b
b = temp#multiple assingment
a = 5
b = 7
a, b = b, a

Hơn nữa, nếu bạn đang khai báo nhiều biến có dữ liệu thì bạn nên sử dụng nhiều phương thức gán để khai báo cùng một lúc

#normal way
a = 1
b = 4
c = 6#improved way
a, b, c = 1, 4, 6

Đây là cách nhanh hơn một chút để khai báo nhiều biến với một toán tử gán “=”

6. Sử dụng thư viện C

Tôi thích sử dụng các thư viện được tạo bằng ngôn ngữ C trong Python. Bởi vì lý do đằng sau nó là Clang là ngôn ngữ kiểu trình biên dịch biên dịch mã máy và có tốc độ thực thi nhanh hơn gấp 10 lần so với Python, ngôn ngữ thường là ngôn ngữ thông dịch. Các thư viện

#list Comprehension way
even = [i for i in range[1000] if i % 2 == 0]
print[even]

1 và

#list Comprehension way
even = [i for i in range[1000] if i % 2 == 0]
print[even]

2 là ví dụ về mô-đun được tạo bằng Ngôn ngữ C

7. Cập nhật phiên bản Python của bạn

Bạn phải luôn theo dõi các bản phát hành phiên bản python mới vì chúng đã cải thiện việc thực thi mã và sửa một số lỗi đôi khi khiến quá trình thực thi của bạn chậm hơn. Phiên bản mới hỗ trợ các tính năng của phiên bản thư viện mới, vì vậy bạn nên cập nhật python của mình

Họ phát hành phiên bản điểm có nghĩa là phiên bản mới hiện tại là 3. 8 và sau khi phát hành mới, bạn có thể nhận được 3. 8. 2 hoặc 3. 8. 3 và vân vân

8. Cấu trúc dữ liệu phù hợp

Luôn cố gắng sử dụng cấu trúc dữ liệu phù hợp cho nhiệm vụ của bạn. Python có nhiều cấu trúc dữ liệu để sử dụng như danh sách, bộ dữ liệu, từ điển và bộ. Nhưng hầu hết thời gian chúng tôi sử dụng một danh sách. Điều đó không tốt, Bạn nên sử dụng cấu trúc dữ liệu theo nhiệm vụ của mình. Sử dụng bộ dữ liệu hoặc danh sách vì lặp lại từ bộ dữ liệu dễ dàng và nhanh hơn danh sách

9. Không bao giờ sử dụng các biến toàn cầu

Biến toàn cục được khai báo với từ khóa toàn cục trong python. Nhưng bạn không nên sử dụng biến toàn cục trong mã của mình vì biến toàn cục cần thời gian hoạt động lâu hơn, vì vậy hãy cố gắng tránh nó nếu không cần thiết

10. Tránh hoạt động Dot

Cố gắng tránh thao tác dấu chấm trong khi sử dụng bất kỳ loại mô-đun nào. Thay vào đó, hãy thử nhập lớp đó từ thư viện đó. Bởi vì khi bạn sử dụng thao tác dấu chấm trên thư viện, trước tiên, nó sẽ gọi __getattribute[]__, sau đó sẽ sử dụng thao tác từ điển gây tốn thời gian

#Don't use that 
import time
time.sleep[10]#Use that 
from time import sleep
sleep[10]

Suy nghĩ cuối cùng

Chà, những mẹo này chắc chắn sẽ tăng khả năng thực thi mã của bạn. Nhưng tôi có một số gợi ý khác cho bạn là sử dụng

#list Comprehension way
even = [i for i in range[1000] if i % 2 == 0]
print[even]

3 đang chuyển đổi mã của bạn sang ngôn ngữ C và sử dụng trình biên dịch python để biên dịch. Mặt khác, nếu tôi bỏ lỡ bất kỳ mẹo quan trọng nào để cải thiện tốc độ mã, hãy cho tôi biết để phản hồi

Vui lòng vỗ tay nếu bạn thấy bài viết này hữu ích và vui lòng để lại phản hồi của bạn

Kiểm tra các bài viết khác của tôi về Python Tôi hy vọng bạn thấy chúng thú vị và hữu ích

Hướng dẫn cho người mới bắt đầu về Tesseract OCR bằng Pytesseract

Nhận dạng ký tự quang học hoặc đầu đọc ký tự quang học [OCR] là chuyển đổi điện tử hoặc cơ học của hình ảnh của…

lên cấp. gitconnected. com

hướng dẫn PyQt5. học lập trình GUI với Python và PyQt5

Pyqt5 là bộ công cụ tiện ích giao diện người dùng đồ họa. Nó là một trong những giao diện python mạnh mẽ và phổ biến nhất…

lên cấp. gitconnected. com

Gửi Email bằng Python

Trong thế giới ngày nay, Email [Thư điện tử] là một phần trong cuộc sống của chúng ta, cho dù đó là doanh nghiệp, trường học, cao đẳng hay gửi…

lên cấp. gitconnected. com

Hướng dẫn cho người mới bắt đầu về Xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong Python bằng NLTK

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là một lĩnh vực con của Trí tuệ nhân tạo [AI], giúp máy tính hiểu…

lên cấp. gitconnected. com

Lập trình hướng đối tượng thành thạo [OOP] trong Python

Học cách viết mã sạch hơn, nhiều mô-đun hơn bằng Python bằng cách đạt được thành thạo về Lập trình hướng đối tượng [OOP]

lên cấp. gitconnected. com

Đọc và chỉnh sửa tài liệu PDF bằng Python

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về cách chúng ta có thể sử dụng các mô-đun python pdf để đọc và ghi các tệp pdf. PyPDF2 là một…

lên cấp. gitconnected. com

Tăng cấp mã hóa

Cảm ơn vì đã là một phần của cộng đồng của chúng tôi. Đăng ký kênh YouTube của chúng tôi hoặc tham gia Skilled. khóa học phỏng vấn lập trình dev

Điều gì làm cho Python nhanh hơn?

Điều gì làm cho Python hiệu quả?

Tại sao Python quá chậm?

Tại sao Python nhanh hơn C?