pythonfor循環慢
A. 關於python的for循環
ten_thing=""
print(".Let'sfixthat.")
stuff=ten_thing.split('')
more_stuff=["Day","Night","Song","Frisbee","Corn","Banana","Girl","boy"]
deftest():
n=0
foriinstuff:
n=n+1
ifn!=10:
next_one=more_stuff.pop()
print("Adding:",next_one)
stuff.append(next_one)
print(f"Thereare{len(stuff)}itemsnow.")
returntest()
test()
非要用個for的話··我只能想到這個辦法了···
B. python如何提高for循環效率
把數據放在一個list, 在全部計算完以後輸出這個list?
print本來就是很慢的, 拖慢速度的是print不是for
C. 請問大佬們，為什麼我python運行程序特別慢啊，我這個程序怎麼改一下可以運行的更快呢
您好，茫茫人海之中，能為君排憂解難實屬朕的榮幸，在下拙見，若有錯誤，還望見諒！。展開全部
yxhtest7772017-07-18
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python運行速度慢怎麼辦？6個Python性能優化技巧
Python是一門非常酷的語言，因為很少的Python代碼可以在短時間內做很多事情，並且，Python很容易就能支持多任務和多重處理。
Python的批評者聲稱Python性能低效、執行緩慢，但實際上並非如此：嘗試以下6個小技巧，可以加快Python應用程序。
關鍵代碼可以依賴於擴展包
Python使許多編程任務變得簡單，但是對於很關鍵的任務並不總是提供最好的性能。使用C、C++或者機器語言擴展包來執行關鍵任務能極大改善性能。這些包是依賴於平台的，也就是說，你必須使用特定的、與你使用的平台相關的包。簡而言之,該解決方案提供了一些應用程序的可移植性,以換取性能,您可以獲得只有通過直接向底層主機編程。
下面這些擴展包你可以考慮添加到你的個人擴展庫中：
Cython
PyInlne
PyPy
Pyrex
這些包有不同的作用和執行方式。例如，Pyrex 讓Python處理一些內存任務變得簡單高效；PyInline可以直接讓你在Python應用程序中使用C代碼，雖然內聯代碼被單獨編譯，但是如果你能高效的利用C代碼，它可以在同一個地方處理每一件事情。
使用關鍵字排序
有很多古老的Python代碼在執行時將花費額外的時間去創建一個自定義的排序函數。最好的排序方式是使用關鍵字和默認的sort()方法。
優化循環
每一種編程語言都強調循環語句的優化，Python也是一樣的。盡管你可以依賴於豐富的技術讓循環運行的更快，然而，開發者經常忽略的一個方法是避免在循環內部使用點拼接字元串。
使用新版本
任何一個在線上搜索Python資料的人都會發現無數關於Python版本遷移的信息。通常，Python每一個版本都針對之前的一個版本做了優化和改進，以讓Python運行的更快。限制因素是你喜歡的函數庫是否也針對Python的新版本做了改進。
當你使用了新的函數庫，獲得了Python的新版本，你需要保證代碼依然能夠運行，檢查應用，修正差異。然後，如果你僅僅是非常感謝您的耐心觀看，如有幫助請採納，祝生活愉快！謝謝！
D. python中從列表中用for循環刪除(remove方法)停用詞特別慢，有快一點的方法嗎
循環刪除，必須用循環語句，而循環語句就那麼幾個！！
E. 如何提高python中for循環的效率
將for循環換成while循環！
F. python提高for循環速度
把數據放在一個list, 在全部計算完以後輸出這個list?
print本來就是很慢的, 拖慢速度的是print不是for
最好使用內置函數
G. python在一個循環中處理數據，越來越慢，求教
把代碼發上來看看？
H. python的for循環問題
這是個雙重循環 外層循環執行1次 內層循環執行一局 python是格式強制語言
如果去掉4行 那麼變成只有一個while的單層循環 直到iteration>=5 循環結束 所以iteration和count都是5 而如果加上第四行則遍歷hello world這個字元串 長度是12空格也算 所以count和iteration都是12 因為他們都在內層循環里 內層循環一局結束後才去遍歷外層循環的下一次循環 iteration=12 >=5 所以循環結束
I. python為什麼沒有一個高效的for循環，還是我無知
本回答適用於python3.x
python本身速度確實相對比較慢。 但是相對來說，python有比直接的for循環快速的寫法。
比如標准for循環寫法如下
for i in range（10000）：
i**2
這樣就比較慢，標准寫法的嵌套循環更慢。
可改寫為列表推斷式 ： [ i**2 for i in range(10000)], 這樣就比直接for循環標准寫法要快不少；
此外， 還可以用python自帶的高級函數 map，自動並行計算。
寫為 list(map(lambda i: i**2, range(10000))) 也很快。 map函數和列表推斷式速度差不多。