pythonfor循环慢
A. 关于python的for循环
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()
非要用个for的话··我只能想到这个办法了···
B. python如何提高for循环效率
把数据放在一个list, 在全部计算完以后输出这个list?
print本来就是很慢的, 拖慢速度的是print不是for
C. 请问大佬们，为什么我python运行程序特别慢啊，我这个程序怎么改一下可以运行的更快呢
您好，茫茫人海之中，能为君排忧解难实属朕的荣幸，在下拙见，若有错误，还望见谅！。展开全部
yxhtest7772017-07-18
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python运行速度慢怎么办？6个Python性能优化技巧
Python是一门非常酷的语言，因为很少的Python代码可以在短时间内做很多事情，并且，Python很容易就能支持多任务和多重处理。
Python的批评者声称Python性能低效、执行缓慢，但实际上并非如此：尝试以下6个小技巧，可以加快Python应用程序。
关键代码可以依赖于扩展包
Python使许多编程任务变得简单，但是对于很关键的任务并不总是提供最好的性能。使用C、C++或者机器语言扩展包来执行关键任务能极大改善性能。这些包是依赖于平台的，也就是说，你必须使用特定的、与你使用的平台相关的包。简而言之,该解决方案提供了一些应用程序的可移植性,以换取性能,您可以获得只有通过直接向底层主机编程。
下面这些扩展包你可以考虑添加到你的个人扩展库中：
Cython
PyInlne
PyPy
Pyrex
这些包有不同的作用和执行方式。例如，Pyrex 让Python处理一些内存任务变得简单高效；PyInline可以直接让你在Python应用程序中使用C代码，虽然内联代码被单独编译，但是如果你能高效的利用C代码，它可以在同一个地方处理每一件事情。
使用关键字排序
有很多古老的Python代码在执行时将花费额外的时间去创建一个自定义的排序函数。最好的排序方式是使用关键字和默认的sort()方法。
优化循环
每一种编程语言都强调循环语句的优化，Python也是一样的。尽管你可以依赖于丰富的技术让循环运行的更快，然而，开发者经常忽略的一个方法是避免在循环内部使用点拼接字符串。
使用新版本
任何一个在线上搜索Python资料的人都会发现无数关于Python版本迁移的信息。通常，Python每一个版本都针对之前的一个版本做了优化和改进，以让Python运行的更快。限制因素是你喜欢的函数库是否也针对Python的新版本做了改进。
当你使用了新的函数库，获得了Python的新版本，你需要保证代码依然能够运行，检查应用，修正差异。然后，如果你仅仅是非常感谢您的耐心观看，如有帮助请采纳，祝生活愉快！谢谢！
D. python中从列表中用for循环删除(remove方法)停用词特别慢，有快一点的方法吗
循环删除，必须用循环语句，而循环语句就那么几个！！
E. 如何提高python中for循环的效率
将for循环换成while循环！
F. python提高for循环速度
把数据放在一个list, 在全部计算完以后输出这个list?
print本来就是很慢的, 拖慢速度的是print不是for
最好使用内置函数
G. python在一个循环中处理数据，越来越慢，求教
把代码发上来看看？
H. python的for循环问题
这是个双重循环 外层循环执行1次 内层循环执行一局 python是格式强制语言
如果去掉4行 那么变成只有一个while的单层循环 直到iteration>=5 循环结束 所以iteration和count都是5 而如果加上第四行则遍历hello world这个字符串 长度是12空格也算 所以count和iteration都是12 因为他们都在内层循环里 内层循环一局结束后才去遍历外层循环的下一次循环 iteration=12 >=5 所以循环结束
I. python为什么没有一个高效的for循环，还是我无知
本回答适用于python3.x
python本身速度确实相对比较慢。 但是相对来说，python有比直接的for循环快速的写法。
比如标准for循环写法如下
for i in range（10000）：
i**2
这样就比较慢，标准写法的嵌套循环更慢。
可改写为列表推断式 ： [ i**2 for i in range(10000)], 这样就比直接for循环标准写法要快不少；
此外， 还可以用python自带的高级函数 map，自动并行计算。
写为 list(map(lambda i: i**2, range(10000))) 也很快。 map函数和列表推断式速度差不多。