python循環(huán)內(nèi)要處理大量數(shù)據(jù)時怎么優(yōu)化？先嘗試優(yōu)化程序的時間復(fù)雜度，找到更有效的算法在保證算法復(fù)雜度在可接受范圍內(nèi)后，開始不斷優(yōu)化。下面是一些Python優(yōu)化的技巧：實際測量表明for語句通常比w

python循環(huán)內(nèi)要處理大量數(shù)據(jù)時怎么優(yōu)化？

先嘗試優(yōu)化程序的時間復(fù)雜度，找到更有效的算法

在保證算法復(fù)雜度在可接受范圍內(nèi)后，開始不斷優(yōu)化。下面是一些Python優(yōu)化的技巧：

實際測量表明for語句通常比while語句更有效

同樣，實際測量表明xrange通常比range更有效

如果要存儲動態(tài)數(shù)據(jù)（也就是說，它是可能的），測量表明兩個str的連接效率是從高到低=，join，

多個str的連接效率是從高到低=，join，

，

嘗試使用列表解析表達式和生成器表達式而不是循環(huán)來構(gòu)建列表

]避免使用全局關(guān)鍵字，無論是從代碼效率還是可移植性的角度來看

這個答案適用于python3.xpython，而且速度比較慢。但相對而言，python的編寫方式比directfor循環(huán)更快。例如，循環(huán)的標(biāo)準(zhǔn)編寫如下：對于范圍（10000）中的I:I**2，速度較慢，而標(biāo)準(zhǔn)編寫的嵌套循環(huán)速度較慢。它可以重寫為一個列表推理：[I**2 for I in range（10000）]，這比direct for loop的標(biāo)準(zhǔn)編寫方法快得多。此外，它還可以使用Python的高級函數(shù)映射來執(zhí)行自動并行計算。它也可以寫成列表（map（lambda I:I**2，range（10000）））。map函數(shù)幾乎和list推理一樣快。

python如何提高for循環(huán)效率？

為了解決運行效率的問題，Python是一種粘合語言，所以在用C或Java重寫后，自然會嵌入需要高效運行的代碼塊。這是解決執(zhí)行效率問題的最有效途徑。