python运行加速的几种方式

一、总结

1、使用pypy
2、减少函数化调用
3、减少文件的打开即with的调用，将这一调用放在for循环前面，然后传递至后面需要用到的地方
4、if函数判断条件多的尽量在前面
全面加速（pypy)

二、全面加速（pypy)

将python换为pypy,在纯python代码下，pypy的兼容性就不影响使用了，因为一些纯python的代码常常会用pypy进行一下加速

测试代码，for循环10000000次

start = time.time()
for i in range(10000000):
    print(i,end=\"\\r\")
end = time.time()
print(f\"耗费时间{end-start}秒>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>\")

pypy的耗时为：

而python耗时为

大致三倍，但是循环越多估计越快，据说有6倍左右

二、减少文件的打开即with的调用

原代码的with在调用函数内，即每次调用函数都要打开并关闭文件，造成大量耗时

def BMES(word,tag):
    with open(r\"J:\\PyCharm项目\\学习进行中\\NLP教程\\NLP教程\\数据集\\词性标注\\nature2ner.txt\",\"a+\",encoding=\"utf-8\")as f_:
        if len(word) == 1:
            \"\"\"单字\"\"\"
            f_.write(word + \" \" + f\"S-{tag.upper()}\" + \"\\n\")
        else:
            \"\"\"多字\"\"\"
            for index, word_ in enumerate(word):
                if index == 0:
                    f_.write(word_ + \" \" + f\"B-{tag.upper()}\" + \"\\n\")
                elif 0 < index < len(word) - 1:
                    f_.write(word_ + \" \" + f\"M-{tag.upper()}\" + \"\\n\")
                else:
                    f_.write(word_ + \" \" + f\"E-{tag.upper()}\" + \"\\n\")

#后续在多个if-elif-else中调用

耗时为

tqdm预估时间在15~25个小时左右跳动

将with放在循环前面

如

将with的内容作为f_传递进来

后的耗时为：

测试如下：

import os, warnings,time,tqdm
def txt(word):
    with open(\"ceshi.txt\",\"a+\",encoding=\"utf-8\")as f:
        if len(str(word))<=2:
            word+=100
            f.write(str(word)+\"\\n\")
        elif 2<len(str(word))<=4:
            word+=200
            f.write(str(word)+\"\\n\")
        else:
            f.write(str(word) + \"\\n\")
if __name__==\"__main__\":
    start = time.time()
    for i in tqdm.tqdm(range(100000)):
        txt(i)
    end = time.time()
    print(f\"耗费时间{end-start}秒>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>\")

耗时结果为：

将文件的打开即with的调用放在外面

import os, warnings,time,tqdm
def txt(f,word):

        if len(str(word))<=2:
            word+=100
            f.write(str(word)+\"\\n\")
        elif 2<len(str(word))<=4:
            word+=200
            f.write(str(word)+\"\\n\")
        else:
            f.write(str(word) + \"\\n\")
if __name__==\"__main__\":
    start = time.time()
    with open(\"ceshi.txt\", \"a+\", encoding=\"utf-8\")as f:
        for i in tqdm.tqdm(range(100000)):

            txt(f,i)
    end = time.time()
    print(f\"耗费时间{end-start}秒>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>\")

耗时为

结论：快了119倍，而实际加速远远大于这个倍数

三、if判断靠前

如：

 if tag in [\"nts\", \"nto\", \"ntc\", \"ntcb\", \"ntcf\", \"ntch\", \"nth\", \"ntu\", \"nt\"]:
                                BMES(f_,i2, tag=\"ORG\")
                            elif tag in [\"nb\", \"nba\", \"nbc\", \"nbp\", \"nf\", \"nm\", \"nmc\", \"nhm\", \"nh\"]:
                                BMES(f_,i2, tag=\"OBJ\")
                            elif tag in [\"nnd\", \"nnt\", \"nn\"]:
                                BMES(f_,i2, tag=\"JOB\")
                            elif tag in [\"nr\", \"nrf\"]:
                                BMES(f_,i2, tag=\"PER\")
                            elif tag in [\"t\"]:
                                BMES(f_,i2, tag=\"TIME\")
                            elif tag in [\"ns\", \"nsf\"]:
                                BMES(f_,i2, tag=\"LOC\")
                            else:
                                for i3 in list(i2):
                                    f_.write(i3 + \" \" + f\"O\" + \"\\n\")

满足条件的可以先跳出判断

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