不懂这24招神技，别说你会Python！

一，分析代码运行时间

第1式，测算代码运行时间

平凡方法

快捷方法（jupyter环境）

第2式，测算代码多次运行平均

时间

平凡方法

快捷方法（jupyter环境）

学习过程中有不懂的可以加入我们的学习交流秋秋圈784中间758后面214，与你分享Python企业当下人才需求及怎么从零基础学习Python，和学习什么内容。相关学习视频资料、开发工具都有分享

第3式，按调用函数分析代码运行时间

平凡方法

快捷方法（jupyter环境）

第4式，按行分析代码运行时间

平凡方法

快捷方法（jupyter环境）

二，加速你的查找

第5式，用set而非list进行查找

低速方法

高速方法

第6式，用dict而非两个list进行匹配查找

低速方法

高速方法

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三，加速你的循环

第7式，优先使用for循环而不是while循环

低速方法

高速方法

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第8式，在循环体中避免重复计算

低速方法

高速方法

四，加速你的函数

第9式，用循环机制代替递归函数

低速方法

高速方法

第10式，用缓存机制加速递归函数

低速方法

高速方法

第11式，用numba加速Python函数

低速方法

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高速方法

五，使用标准库函数进行加速

第12式，使用collections.Counter加速计数

低速方法

高速方法

第13式，使用collections.ChainMap加速字典合并

低速方法

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高速方法

六，使用高阶函数进行加速

第14式，使用map代替推导式进行加速

低速方法

高速方法

第15式，使用filter代替推导式进行加速

低速方法

高速方法

七，使用numpy向量化进行加速

第16式，使用np.array代替list

低速方法

高速方法

第17式，使用np.ufunc代替math.func

低速方法

高速方法

第18式，使用np.where代替if

低速方法

高速方法

八，加速你的Pandas

第19式，使用csv文件读写代替excel文件读写

低速方法

高速方法

第20式，使用pandas多进程工具pandarallel****

低速方法

高速方法

九，使用Dask进行加速

第21式，使用dask加速dataframe

低速方法

高速方法

第22式，使用dask.delayed进行加速

低速方法

高速方法

十，应用多线程多进程加速

第23式，应用多线程加速IO密集型任务

低速方法

高速方法

第24式，应用多进程加速CPU密集型任务

低速方法

高速方法