python编程优化,Python编程优化涡轮叶片模型

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python编程优化的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python编程优化的解答，让我们一起看看吧。

1. python循环内要处理大量数据时怎么优化？
2. 如何在Python中实现尾递归优化？
3. 如何在Python中实现尾递归优化？
4. 如何优化Python爬虫的速度？

python循环内要处理大量数据时怎么优化？

先尝试优化程序的时间复杂度，寻找更有效的算法

确保了算法复杂度在可接受范围之内后，开始进行常数优化，以下是Python优化的几个小技巧：

实测表明，for语句一般比while语句效率更高

同样实测表明，xrange一般比range要高效

如果要存储动态数据（即有可能频繁变动的数据）少用list和str，多用dict

实测表明，

两个str的连接效率从高到低+=，join，+

多个str的连接效率从高到低join，+=，+

尽可能使用列表解析表达式和生成器表达式代替循环一遍来构建list

如何在Python中实现尾递归优化？

python没有针对尾递归做优化，递归深度最大默认深度1000左右，当然你可以修改它的底层默认最大深度值。但是我们可以用python内置的yield把尾递归函数改造成一个生成器，我只要不断执行__next__( )方法就行了。下面有帖一个自己写的

如何在Python中实现尾递归优化？

python没有针对尾递归做优化，递归深度最大默认深度1000左右，当然你可以修改它的底层默认最大深度值。但是我们可以用python内置的yield把尾递归函数改造成一个生成器，我只要不断执行__next__( )方法就行了。下面有帖一个自己写的

如何优化Python爬虫的速度？

你可以先评估一下自己的爬虫是io密集还是cpu密集。

io密集:程序大部分时间花在了io等待上，比如网络io，即***请求等，磁盘io，即文件读写等。

cpu密集: 程序大部分时间花在了cpu计算上，比如文本处理，数值计算等。

如果是io密集，那么你可以将这部分的功能通过线程池或者协程池进行并发，这样就提升了速度。

不过这里的网络io有个前提，你的带宽不是你爬虫的瓶颈。

如果是cpu密集，那么可以把这部分工作通过进程池(多进程)进行并行处理，这样就提升了速度。多进程则意味着你的机器是多核的。

不过还有一些地方是值得优化的，比如一些库的选择上，例如beautifulsoup虽然很方便，但是有更快的实现方式，比如selectolax的速度要快很多。

如果你无法，那么就先多线程，然后多进程吧。

如果是单机解决不了，就用工作队列吧，比如celery。多机并行，一定能提升速度，而且是水平扩展的，当然了，这得让你的任务能够分布式。

1、数据抓取和数据处理分离，使用多线程或多进程将两个任务分开处理，避免互相影响

2、使用多线程在不被封锁的情况下尽量多的抓取网页，视数据量决定抓取的内容存放在内存中或硬盘中

3、使用流水线思维加多线程实现页面处理流水线化，将爬虫逻辑分为数据抓取、数据预处理，数据处理，数据保存几个步骤，步骤之间相互并行

希望对您有所帮助

4、有一个经常被忽视的地方需要注意，如果数据抓取速度过快，那么爬虫的瓶颈往往在cpu上，而cpu主要消耗在对html的解析上，必要时需要自己实现一个基于字符串查找的html解析器，可以消除这一瓶颈。

我来总结一下三大爬虫进阶加分方向：

第一，海量分布式抓取，主要是队列维护，和爬虫调度，包括cookie池的维护和代理服务器的搭建。

二，验证码处理，各种验证码自行处理通过，不借助第三方，包括滑动点击这些，比如某宝。

三，非常加分的一点，js破解，app逆向，[_a***_]算法攻破，这些应该很大程度决定你的爬虫工资。

四，容易被忽视的一点，代码的能力，也就是语言的基础。

想学编程学it的同学可以关注我哦

到此，以上就是小编对于python编程优化的问题就介绍到这了，希望介绍关于python编程优化的4点解答对大家有用。

标签： 递归 优化 python