電腦運行python很慢

❶ python為啥運行效率不高

原因：1、python是動態語言；2、python是解釋執行，但是不支持JIT；3、python中一切都是對象，每個對象都需要維護引用計數，增加了額外的工作。4、python GIL；5、垃圾回收。

當我們提到一門編程語言的效率時：通常有兩層意思，第一是開發效率，這是對程序員而言，完成編碼所需要的時間；另一個是運行效率，這是對計算機而言，完成計算任務所需要的時間。編碼效率和運行效率往往是魚與熊掌的關系，是很難同時兼顧的。不同的語言會有不同的側重，python語言毫無疑問更在乎編碼效率，life is short，we use python。

雖然使用python的編程人員都應該接受其運行效率低的事實，但python在越多越來的領域都有廣泛應用，比如科學計算 、web伺服器等。程序員當然也希望python能夠運算得更快，希望python可以更強大。

首先，python相比其他語言具體有多慢，這個不同場景和測試用例，結果肯定是不一樣的。這個網址給出了不同語言在各種case下的性能對比，這一頁是python3和C++的對比，下面是兩個case：

從上圖可以看出，不同的case，python比C++慢了幾倍到幾十倍。

python運算效率低，具體是什麼原因呢，下列羅列一些：

第一：python是動態語言

一個變數所指向對象的類型在運行時才確定，編譯器做不了任何預測，也就無從優化。舉一個簡單的例子：r = a + b。a和b相加，但a和b的類型在運行時才知道，對於加法操作，不同的類型有不同的處理，所以每次運行的時候都會去判斷a和b的類型，然後執行對應的操作。而在靜態語言如C++中，編譯的時候就確定了運行時的代碼。

另外一個例子是屬性查找，關於具體的查找順序在《python屬性查找》中有詳細介紹。簡而言之，訪問對象的某個屬性是一個非常復雜的過程，而且通過同一個變數訪問到的python對象還都可能不一樣（參見Lazy property的例子）。而在C語言中，訪問屬性用對象的地址加上屬性的偏移就可以了。

第二：python是解釋執行，但是不支持JIT（just in time compiler）。雖然大名鼎鼎的google曾經嘗試Unladen Swallow 這個項目，但最終也折了。

第三：python中一切都是對象，每個對象都需要維護引用計數，增加了額外的工作。

第四：python GIL，GIL是Python最為詬病的一點，因為GIL，python中的多線程並不能真正的並發。如果是在IO bound的業務場景，這個問題並不大，但是在CPU BOUND的場景，這就很致命了。所以筆者在工作中使用python多線程的情況並不多，一般都是使用多進程（pre fork），或者在加上協程。即使在單線程，GIL也會帶來很大的性能影響，因為python每執行100個opcode（默認，可以通過sys.setcheckinterval()設置）就會嘗試線程的切換，具體的源代碼在ceval.c::PyEval_EvalFrameEx。

第五：垃圾回收，這個可能是所有具有垃圾回收的編程語言的通病。python採用標記和分代的垃圾回收策略，每次垃圾回收的時候都會中斷正在執行的程序，造成所謂的頓卡。infoq上有一篇文章，提到禁用Python的GC機制後，Instagram性能提升了10%。感興趣的讀者可以去細讀。

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❷ python運行速度慢怎麼辦

yxhtest7772017-07-18

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python運行速度慢怎麼辦？6個Python性能優化技巧



Python是一門非常酷的語言，因為很少的Python代碼可以在短時間內做很多事情，並且，Python很容易就能支持多任務和多重處理。

Python的批評者聲稱Python性能低效、執行緩慢，但實際上並非如此：嘗試以下6個小技巧，可以加快Python應用程序。

關鍵代碼可以依賴於擴展包

Python使許多編程任務變得簡單，但是對於很關鍵的任務並不總是提供最好的性能。使用C、C++或者機器語言擴展包來執行關鍵任務能極大改善性能。這些包是依賴於平台的，也就是說，你必須使用特定的、與你使用的平台相關的包。簡而言之,該解決方案提供了一些應用程序的可移植性,以換取性能,您可以獲得只有通過直接向底層主機編程。

下面這些擴展包你可以考慮添加到你的個人擴展庫中：

Cython

PyInlne

PyPy

Pyrex

這些包有不同的作用和執行方式。例如，Pyrex 讓Python處理一些內存任務變得簡單高效；PyInline可以直接讓你在Python應用程序中使用C代碼，雖然內聯代碼被單獨編譯，但是如果你能高效的利用C代碼，它可以在同一個地方處理每一件事情。

使用關鍵字排序

有很多古老的Python代碼在執行時將花費額外的時間去創建一個自定義的排序函數。最好的排序方式是使用關鍵字和默認的sort()方法。

優化循環

每一種編程語言都強調循環語句的優化，Python也是一樣的。盡管你可以依賴於豐富的技術讓循環運行的更快，然而，開發者經常忽略的一個方法是避免在循環內部使用點拼接字元串。

使用新版本

任何一個在線上搜索Python資料的人都會發現無數關於Python版本遷移的信息。通常，Python每一個版本都針對之前的一個版本做了優化和改進，以讓Python運行的更快。限制因素是你喜歡的函數庫是否也針對Python的新版本做了改進。

當你使用了新的函數庫，獲得了Python的新版本，你需要保證代碼依然能夠運行，檢查應用，修正差異。然後，如果你僅僅是

❸ 請問大佬們，為什麼我python運行程序特別慢啊，我這個程序怎麼改一下可以運行的更快呢

您好，茫茫人海之中，能為君排憂解難實屬朕的榮幸，在下拙見，若有錯誤，還望見諒！。展開全部
yxhtest7772017-07-18

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python運行速度慢怎麼辦？6個Python性能優化技巧



Python是一門非常酷的語言，因為很少的Python代碼可以在短時間內做很多事情，並且，Python很容易就能支持多任務和多重處理。

Python的批評者聲稱Python性能低效、執行緩慢，但實際上並非如此：嘗試以下6個小技巧，可以加快Python應用程序。

關鍵代碼可以依賴於擴展包

Python使許多編程任務變得簡單，但是對於很關鍵的任務並不總是提供最好的性能。使用C、C++或者機器語言擴展包來執行關鍵任務能極大改善性能。這些包是依賴於平台的，也就是說，你必須使用特定的、與你使用的平台相關的包。簡而言之,該解決方案提供了一些應用程序的可移植性,以換取性能,您可以獲得只有通過直接向底層主機編程。

下面這些擴展包你可以考慮添加到你的個人擴展庫中：

Cython

PyInlne

PyPy

Pyrex

這些包有不同的作用和執行方式。例如，Pyrex 讓Python處理一些內存任務變得簡單高效；PyInline可以直接讓你在Python應用程序中使用C代碼，雖然內聯代碼被單獨編譯，但是如果你能高效的利用C代碼，它可以在同一個地方處理每一件事情。

使用關鍵字排序

有很多古老的Python代碼在執行時將花費額外的時間去創建一個自定義的排序函數。最好的排序方式是使用關鍵字和默認的sort()方法。

優化循環

每一種編程語言都強調循環語句的優化，Python也是一樣的。盡管你可以依賴於豐富的技術讓循環運行的更快，然而，開發者經常忽略的一個方法是避免在循環內部使用點拼接字元串。

使用新版本

任何一個在線上搜索Python資料的人都會發現無數關於Python版本遷移的信息。通常，Python每一個版本都針對之前的一個版本做了優化和改進，以讓Python運行的更快。限制因素是你喜歡的函數庫是否也針對Python的新版本做了改進。

當你使用了新的函數庫，獲得了Python的新版本，你需要保證代碼依然能夠運行，檢查應用，修正差異。然後，如果你僅僅是非常感謝您的耐心觀看，如有幫助請採納，祝生活愉快！謝謝！

❹ python語言運行速度如此差

這就要說到 Python 類語言和 C 類語言的主要區別了，Python 屬於解釋型語言，通俗來說就是你可以一句一句地輸入，而 Python 解釋器（Interpreter）可以一句一句地執行，而 C 語言屬於編譯型語言，無法做到這一點，只能一次性輸入完成，編譯成一個完整的程序再執行，而這個編譯的過程由於現代編譯器做了非常多的優化，並且你的程序沒有輸入只有輸出，每次運行都出固定的結果，所以極有可能被編譯器優化成為了只有一條輸出語句（實際情況可能要復雜一些），總的來說就是由於二者之間原理的差異導致了性能的差異，你可以搜一搜相關的資料，關掉 C 語言編譯時的優化，再看一下性能，或者將固定的那些值改為運行時需要輸入再看一下效果。
Python 相較於 C 的優勢有很多，性能這一方面你不需要關心，做出一個足夠復雜的程序，它們之間運行效率差不了多少的。

❺ 如何提高python的運行效率

竅門一：關鍵代碼使用外部功能包

Python簡化了許多編程任務，但是對於一些時間敏感的任務，它的表現經常不盡人意。使用C/C++或機器語言的外部功能包處理時間敏感任務，可以有效提高應用的運行效率。這些功能包往往依附於特定的平台，因此你要根據自己所用的平台選擇合適的功能包。簡而言之，這個竅門要你犧牲應用的可移植性以換取只有通過對底層主機的直接編程才能獲得的運行效率。以下是一些你可以選擇用來提升效率的功能包：

Cython
Pylnlne
PyPy
Pyrex

這些功能包的用處各有不同。比如說，使用C語言的數據類型，可以使涉及內存操作的任務更高效或者更直觀。Pyrex就能幫助Python延展出這樣的功能。Pylnline能使你在Python應用中直接使用C代碼。內聯代碼是獨立編譯的，但是它把所有編譯文件都保存在某處，並能充分利用C語言提供的高效率。

竅門二：在排序時使用鍵

Python含有許多古老的排序規則，這些規則在你創建定製的排序方法時會佔用很多時間，而這些排序方法運行時也會拖延程序實際的運行速度。最佳的排序方法其實是盡可能多地使用鍵和內置的sort()方法。譬如，拿下面的代碼來說：

import operator
somelist = [(1, 5,]
在每段例子里，list都是根據你選擇的用作關鍵參數的索引進行排序的。這個方法不僅對數值類型有效，還同樣適用於字元串類型。

竅門三：針對循環的優化

每一種編程語言都強調最優化的循環方案。當使用Python時，你可以藉助豐富的技巧讓循環程序跑得更快。然而，開發者們經常遺忘的一個技巧是：盡量避免在循環中訪問變數的屬性。譬如，拿下面的代碼來說：

lowerlist = ['this', 'is', 'lowercase']
upper = str.upper
upperlist = []
append = upperlist.append
for word in lowerlist:
append(upper(word))
print(upperlist)
#Output = ['THIS', 'IS', 'LOWERCASE']
每次你調用str.upper, Python都會計算這個式子的值。然而，如果你把這個求值賦值給一個變數，那麼求值的結果就能提前知道，Python程序就能運行得更快。因此，關鍵就是盡可能減小Python在循環中的工作量。因為Python解釋執行的特性，在上面的例子中會大大減慢它的速度。

（注意：優化循環的方法還有很多，這只是其中之一。比如，很多程序員會認為，列表推導式是提高循環速度的最佳方法。關鍵在於，優化循環方案是提高應用程序運行速度的上佳選擇。）

竅門四：使用較新的Python版本

如果你在網上搜索Python，你會發現數不盡的信息都是關於如何升級Python版本。通常，每個版本的Python都會包含優化內容，使其運行速度優於之前的版本。但是，限制因素在於，你最喜歡的函數庫有沒有同步更新支持新的Python版本。與其爭論函數庫是否應該更新，關鍵在於新的Python版本是否足夠高效來支持這一更新。

你要保證自己的代碼在新版本里還能運行。你需要使用新的函數庫才能體驗新的Python版本，然後你需要在做出關鍵性的改動時檢查自己的應用。只有當你完成必要的修正之後，你才能體會新版本的不同。

然而，如果你只是確保自己的應用在新版本中可以運行，你很可能會錯過新版本提供的新特性。一旦你決定更新，請分析你的應用在新版本下的表現，並檢查可能出問題的部分，然後優先針對這些部分應用新版本的特性。只有這樣，用戶才能在更新之初就覺察到應用性能的改觀。

竅門五：嘗試多種編碼方法

每次創建應用時都使用同一種編碼方法幾乎無一例外會導致應用的運行效率不盡人意。可以在程序分析時嘗試一些試驗性的辦法。譬如說，在處理字典中的數據項時，你既可以使用安全的方法，先確保數據項已經存在再進行更新，也可以直接對數據項進行更新，把不存在的數據項作為特例分開處理。請看下面第一段代碼：

n = 16
myDict = {}
for i in range(0, n):
char = 'abcd'[i%4]
if char not in myDict:
myDict[char] = 0
myDict[char] += 1
print(myDict)
當一開始myDict為空時，這段代碼會跑得比較快。然而，通常情況下，myDict填滿了數據，至少填有大部分數據，這時換另一種方法會更有效率。

n = 16
myDict = {}
for i in range(0, n):
char = 'abcd'[i%4]
try:
myDict[char] += 1
except KeyError:
myDict[char] = 1
print(myDict)
在兩種方法中輸出結果都是一樣的。區別在於輸出是如何獲得的。跳出常規的思維模式，創建新的編程技巧能使你的應用更有效率。

竅門六：交叉編譯你的應用

開發者有時會忘記計算機其實並不理解用來創建現代應用程序的編程語言。計算機理解的是機器語言。為了運行你的應用，你藉助一個應用將你所編的人類可讀的代碼轉換成機器可讀的代碼。有時，你用一種諸如Python這樣的語言編寫應用，再以C++這樣的語言運行你的應用，這在運行的角度來說，是可行的。關鍵在於，你想你的應用完成什麼事情，而你的主機系統能提供什麼樣的資源。

Nuitka是一款有趣的交叉編譯器，能將你的Python代碼轉化成C++代碼。這樣，你就可以在native模式下執行自己的應用，而無需依賴於解釋器程序。你會發現自己的應用運行效率有了較大的提高，但是這會因平台和任務的差異而有所不同。

（注意：Nuitka現在還處在測試階段，所以在實際應用中請多加註意。實際上，當下最好還是把它用於實驗。此外，關於交叉編譯是否為提高運行效率的最佳方法還存在討論的空間。開發者已經使用交叉編譯多年，用來提高應用的速度。記住，每一種解決辦法都有利有弊，在把它用於生產環境之前請仔細權衡。）

在使用交叉編譯器時，記得確保它支持你所用的Python版本。Nuitka支持Python2.6, 2.7, 3.2和3.3。為了讓解決方案生效，你需要一個Python解釋器和一個C++編譯器。Nuitka支持許多C++編譯器，其中包括Microsoft Visual Studio,MinGW 和 Clang/LLVM。

交叉編譯可能造成一些嚴重問題。比如，在使用Nuitka時，你會發現即便是一個小程序也會消耗巨大的驅動空間。因為Nuitka藉助一系列的動態鏈接庫（DDLs）來執行Python的功能。因此，如果你用的是一個資源很有限的系統，這種方法或許不太可行。

❻ Python的IDLE運行比較卡頓怎麼辦

關閉idle shell清內存重新運行

❼ 為什麼python多線程這么慢

差不多是這樣子。多線程目前僅用於網路多線程採集， 以及性能測試。

其它的語言也有類似的情況，線程本身的特點導致線程的適用范圍是受限的。只有CPU過剩，而其它的任務很慢，此時用線程才是有益的，可以很好平衡等待時間，提高並發性能。

線程的問題主要是線程的安全穩定性。線程無法強制中止，同時線程與主進程共享內存，可能會影響主進程的內存管理。

在python里線程出問題，可能會導致主進程崩潰。 雖然python里的線程是操作系統的真實線程。

那麼怎麼解決呢？通過我們用進程方式。子進程崩潰後，會完全的釋放所有的內存和錯誤狀態。所以進程更安全。 另外通過進程，python可以很好的繞過GIL，這個全局鎖問題。

但是進程也是有局限的。不要建立超過CPU總核數的進程，否則效率也不高。

簡單的總結一下。
當我們想實現多任務處理時，首先要想到使用multiprocessing， 但是如果覺著進程太笨重，那麼就要考慮使用線程。 如果多任務處理中需要處理的太多了，可以考慮多進程，每個進程再採用多線程。如果還處理不要，就要使用輪詢模式，比如使用poll event, twisted等方式。如果是GUI方式，則要通過事件機制，或者是消息機制處理，GUI使用單線程。

所以在python里線程不要盲目用， 也不要濫用。 但是線程不安全是事實。如果僅僅是做幾個後台任務，則可以考慮使用守護線程做。如果需要做一些危險操作，可能會崩潰的，就用子進程去做。 如果需要高度穩定性，同時並發數又不高的服務。則強烈建議用多進程的multiprocessing模塊實現。

在linux或者是unix里，進程的使用代價沒有windows高。還是可以接受的。

❽ python 讀取文件速度變慢是什麼原因

可進行優化：
1、漏洞修復：打開騰訊電腦管家——工具箱——修復漏洞，新安裝的系統，漏洞都要修復
2、啟動項優化：打開騰訊電腦管家——電腦加速，優化下
3、垃圾清理：打開騰訊電腦管家——垃圾清理，一些破損的都刪除或重新安裝
4、重復軟體不要過多：有沖突，比如多個瀏覽器、播放器等，建議只要一個
5、溫度不要過高：建議你隨時觀察，注意降溫，打開騰訊電腦管家——工具箱——硬體檢測
6、可以試試騰訊電腦管家的網速保護：打開騰訊電腦管家——工具箱——網速保護

❾ 北大青鳥設計培訓：怎樣才能提高Python運行效率

python逐漸走入人們的視線，成為熱門編程語言，隨之而來，加入python培訓的准程序員大軍也成為社會熱點。
Python具有許多其他編程語言不具備的優勢，譬如能通過極少量代碼完成許多操作，以及多進程，能夠輕松支持多任務處理。
除了多種優勢外，python也有不好的地方，運行較慢，下面電腦培訓http://www.kmbdqn.cn/為大家介紹6個竅門，可以幫你提高python的運行效率。
1.在排序時使用鍵Python含有許多古老的排序規則，這些規則在你創建定製的排序方法時會佔用很多時間，而這些排序方法運行時也會拖延程序實際的運行速度。
最佳的排序方法其實是盡可能多地使用鍵和內置的sort()方法。
2.交叉編譯你的應用開發者有時會忘記計算機其實並不理解用來創建現代應用程序的編程語言。
計算機理解的是機器語言。
為了運行你的應用，你藉助一個應用將你所編的人類可讀的代碼轉換成機器可讀的代碼。
有時，你用一種諸如Python這樣的語言編寫應用，再以C++這樣的語言運行你的應用，這在運行的角度來說，是可行的。
關鍵在於，你想你的應用完成什麼事情，而你的主機系統能提供什麼樣的資源。
3.關鍵代碼使用外部功能包Python簡化了許多編程任務，但是對於一些時間敏感的任務，它的表現經常不盡人意。
使用C/C++或機器語言的外部功能包處理時間敏感任務，可以有效提高應用的運行效率。
這些功能包往往依附於特定的平台，因此你要根據自己所用的平台選擇合適的功能包。
簡而言之，這個竅門要你犧牲應用的可移植性以換取只有通過對底層主機的直接編程才能獲得的運行效率。
4.針對循環的優化每一種編程語言都強調最優化的循環方案。
當使用Python時，你可以藉助豐富的技巧讓循環程序跑得更快。
然而，開發者們經常遺忘的一個技巧是：盡量避免在循環中訪問變數的屬性。
5.嘗試多種編碼方法每次創建應用時都使用同一種編碼方法幾乎無一例外會導致應用的運行效率不盡人意。
可以在程序分析時嘗試一些試驗性的辦法。
譬如說，在處理字典中的數據項時，你既可以使用安全的方法，先確保數據項已經存在再進行更新，也可以直接對數據項進行更新，把不存在的數據項作為特例分開處理。
6.使用較新的Python版本你要保證自己的代碼在新版本里還能運行。
你需要使用新的函數庫才能體驗新的Python版本，然後你需要在做出關鍵性的改動時檢查自己的應用。
只有當你完成必要的修正之後，你才能體會新版本的不同。

❿ 運行一段python程序，剛開始運行特別快，後面就變慢了，這是什麼原因

你弄得太復雜了。第一sleep是個很慢的東東。
你應該簡化邏輯。把時間管理單獨抽象出一個類。
這種事情最好的辦法是，用操作系統自帶的計劃任務。不管是windows還是linux都有計劃任務。然後通過計劃任務調用你的小程序。
5-10句話解決。
此外你對於time,
datetime庫使用還是有限，不用這么復雜的邏輯，大部分你的想法人家庫里都有。自己看看，可以很簡單實現了。
DIY，do
not
repeat
yourself，
這個是PYTHON編程原則。不用重復做沒有意義的事情。