以下是Ubuntu下优化Python运行速度的方法:
- 更换解释器:使用PyPy(JIT编译)替代CPython,提升执行速度。
- 代码优化
- 用内置函数、列表推导式替代循环,减少全局变量。
- 选择高效数据结构(如字典、集合)和算法,避免冗余计算。
- 使用生成器减少内存占用,避免不必要的字符串拼接。
- 并行与并发
- CPU密集型任务用多进程(
multiprocessing),I/O密集型用多线程(threading)或异步(asyncio)。
- 编译型扩展:用Cython将关键代码编译为C,或使用Numba加速数值计算。
- 性能分析工具
- 用
cProfile定位瓶颈,line_profiler逐行分析,memory_profiler监控内存。
- 可视化工具如VizTracer直观展示执行流程。
- 系统级优化
- 确保使用最新Python版本,更新系统库。
- 合理配置文件系统、磁盘I/O,使用SSD提升读写速度。
- 其他技巧
- 缓存计算结果(
functools.lru_cache),减少重复运算。
- 对大型数据集用内存映射(
numpy.memmap)或分块处理。
根据具体场景选择合适方法,优先通过代码优化和工具定位瓶颈,再考虑硬件或系统级调整。