python性能優化
1. python的性能
PPT的性能，這個你也找找這方面的消息吧，關於這個性能的一些介紹上多了解一下這個情況。
2. 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！
3. python運行速度慢怎麼辦
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
4. 為什麼python性能這么慢
python性能並不慢。從來不慢。主要是看你應用它做什麼。
python甚至可以做在線游戲的客戶端。也可以做3D制圖軟體。也可以製作很炫的界面。速度絕對不慢。
在科學計算方面，引用numpy以及cython後。速度一直是一流的。
WEB伺服器方面。python的伺服器可以實現企業級的大規模並發訪問。不會慢。
當然python是腳本語言。比java和C語言是慢。這個慢是相對的。也就是說，對於用戶來說，通常是感覺不到慢的。
如果你覺著python慢。肯定是使用方法不對。如果同樣的演算法用java,c實現，也同樣慢。
python有很大的優化空間。如果你真希望python象C語言一樣快，也不是不可以的。因為python與C語言天生有很好的融合性。可以直接藉助C語言的結構與循環。速度足夠快。
python開發速度快，快速開發，是JAVA語言的10倍。比C語言和C++開發速度，當然更快了。大約是20倍左右。
5. 為什麼說python性能差
python性能差具體原因如下：
1、python是動態語言
一個變數所指向對象的類型在運行時才確定，編譯器做不了任何預測，也就無從優化。
2、python是解釋執行，但是不支持JIT（just in time compiler）。雖然大名鼎鼎的google曾經嘗試Unladen Swallow 這個項目，但最終也折了。
3、python中一切都是對象，每個對象都需要維護引用計數，增加了額外的工作。
4、python GIL
GIL是Python最為詬病的一點，因為GIL，python中的多線程並不能真正的並發。
5、垃圾回收，這個可能是所有具有垃圾回收的編程語言的通病。
python採用標記和分代的垃圾回收策略，每次垃圾回收的時候都會中斷正在執行的程序，造成所謂的頓卡。
6. 初學者學Python編程如何快速入門
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7. 豆瓣為什麼用python
python語言更靈活，更適合處理分析強大的數據。
8. Python中scapy和socket性能優化的問題
我這實驗的結果是一個gethostbyaddr 2秒左右（沒用多線程）不知樓主的情況怎麼樣
另外，如果不是非python不可，可以考慮用nbtscan嘛，python的gethostbyaddr是用c寫的lib也就是說再優化也優化不到哪去的了
9. Python 中有哪些性能優化方法
合理使用與deep
對於dict和list等數據結構的對象，直接賦值使用的是引用的方式。
而有些情況下需要復制整個對象，這時可以使用包里的和deep，這兩個函數的不同之處在於後者是遞歸復制的。