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编程性能优化的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python编程性能优化的解答，让我们一起看看吧。
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：
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，
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
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，加密算法攻破，这些应该很大程度决定你的爬虫工资。
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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。
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.在python编程中要多少用内置模块和内置[_a***_]，因为它们是python内已经定义和安装好的，直接导入就可以去使用了。而且在导入模块前需要考虑是只用它其中一个方法还是整个模块，如果是只用一个方法就用form语句单独导入这个方法就可以了，能有效节省内存。
2.少使用循环结构以及嵌套结构，尽量使用推导式和迭代器的方式来实现对序列元素的访问。因为一旦循环等结构嵌套之后，python解析器就会将其外层全部访问完毕之后再去访问内存，这样会造成运行时间的延迟和内存空间的不合理占用。
3.python程序在运行时本身是只用CPU上的一个核心去执行的，也就是说python程序内所有的任务都是要在一个服务器上完成。那么使用多线程或者是多进程就能够有效的利用机器优势，提高python运行速度。
4.只在必须使用全局变量时才去创建它，应该要在作用域内创建局部变量使用。因为全局变量会一直保存在内存之中，而局部变量在函数调用完毕后马上销毁。
如果你想提高Python程序的运行速度，可以考虑以下几种方法：
1. 优化算法和逻辑：检查你的代码，看是否可以优化算法或逻辑流程。使用更高效的数据结构和算法可以显著提升程序性能。
2. 合理使用循环：减少循环次数或者尽量避免嵌套循环。循环操作是计算密集型任务的性能瓶颈之一。
3. 使用内置函数和模块：Python提供了许多内置函数和模块，它们通常经过高度优化，可以提供更高速的操作。尽量使用这些内置函数和模块，而不是自己实现相同的功能。
4. 减少函数调用：过多的函数调用会引入额外的开销。如果在性能敏感的代码段中，可以考虑将一些功能合并到一个函数中，减少函数的调用次数。
我以自己的经验简单谈谈。
长文预警！重点介绍布隆算法
一般来说，爬虫主要从以下几方面优化内存：
1. 大量待爬的request对象或url链接。
a. 保存待爬的request对象比待爬的url有一些好处，但如果不在乎，就以url链接代替request对象，即可优化内存。
b. 先以某些压缩算法进行压缩再保存入队。
出队后先解压再爬取。
到此，以上就是小编对于python编程性能优化的问题就介绍到这了，希望介绍关于python编程性能优化的4点解答对大家有用。
