python函数调用效率 python中提升运行效率的方法

一段python程序修改为函数调用后，效率为啥高了这么多？

for循环不用执行压栈这一过程，封装成函数需要压栈再出栈，多了这两个步骤所需要的时间自然就上去了，这是数据结构研究的内容。望采纳

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pythonif还是max效率高

是if效率高。

因为max涉及对函数名称的字典找，然后是函数调用，而直接使用运算符则不花那么多时间，所以if语句的速度比使用max函数快。

在使用ifelifelse条件语句时，有些细节需要初学者注意。1)代码块不要忘记缩进。2)if表达式不要遗忘冒号。

python语言运行速度如此差？

这就要说到 Python 类语言和 C 类语言的主要区别了，Python 属于解释型语言，通俗来说就是你可以一句一句地输入，而 Python 解释器（Interpreter）可以一句一句地执行，而 C 语言属于编译型语言，无法做到这一点，只能一次性输入完成，编译成一个完整的程序再执行，而这个编译的过程由于现代编译器做了非常多的优化，并且你的程序没有输入只有输出，每次运行都出固定的结果，所以极有可能被编译器优化成为了只有一条输出语句（实际情况可能要复杂一些），总的来说就是由于二者之间原理的差异导致了性能的差异，你可以搜一搜相关的资料，关掉 C 语言编译时的优化，再看一下性能，或者将固定的那些值改为运行时需要输入再看一下效果。

Python 相较于 C 的优势有很多，性能这一方面你不需要关心，做出一个足够复杂的程序，它们之间运行效率差不了多少的。

Python怎么设置条件表达式会提高效率

1.把range全部换成xrange

2.生成器，如 list=(item for item in fp)

3.利用psyco库，提高函数和类的运行效率。

4.字符串拼接：尽量少用“+”的方式，而采用''.join ，还有"%s"%i这样赋值的手段

5.函数的开销很大。尽量把循环放在函数内进行。而不要让每次迭代都调用函数。

6.“前提工作”先做好，比如该赋值，该拼接的，然后再引入到函数中，或者进行下面的循环。

7.尽量使用内置方法，因为内置的是C写的，效率肯定高很多

8.每当要对序列中的内容进行循环处理时，就应当尝试用列表解析来代替它，如：[i for i in xrang(10) if i%2==0]

9.学会使用itertools模块。当python中添加了迭代器后，就为常见模式提供了一个新的模块，因为它是以C语言编写，所以提供了最高效的迭代器。

--多记录一些。列表，字符串，字典，xrange,类文件对象，这些都是可迭代对象，换句话说，都可以直接用在for循环中进行迭代，如for item in open('1.txt')

--直接使用速度会快。另外，我对比了itertools里工具和xrange，比如都循环100000次打印数字，使用islice(count(),100000)均要比xrange(100000)快

--而xrange还要比range快。

10.用列表解析取代for循环。列表解析的效率等于或高于map。

11.垃圾回收机制，会对列表的操作有重大影响，如列表的append，或者列表解析。import gc，然后在数据载入模块前gc.disable（）,结束后再gc.enable()。

本文题目：python函数调用效率 python中提升运行效率的方法
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