‘壹’ 加速python程序运行
python是一门简洁、高效的语言，这也是它的设计理念！下面我们来看一下如何加速我们的python。
以下举例说明
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）
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）
‘贰’ 优化Python编程的4个妙招
1. Pandas.apply() – 特征工程瑰宝
Pandas 库已经非常优化了，但是大部分人都没有发挥它的最大作用。想想它一般会用于数据科学项目中的哪些地方。一般首先能想到的就是特征工程，即用已有特征创造新特征。其中最高效的方法之一就是Pandas.apply()，即Pandas中的apply函数。
在Pandas.apply()中，可以传递用户定义功能并将其应用到Pandas Series的所有数据点中。这个函数是Pandas库最好的扩展功能之一，它能根据所需条件分隔数据。之后便能将其有效应用到数据处理任务中。
2. Pandas.DataFrame.loc – Python数据操作绝妙技巧
所有和数据处理打交道的数据科学家(差不多所有人了!)都应该学会这个方法。
很多时候，数据科学家需要根据一些条件更新数据集中某列的某些值。Pandas.DataFrame.loc就是此类问题最优的解决方法。
3. Python函数向量化
另一种解决缓慢循环的方法就是将函数向量化。这意味着新建函数会应用于输入列表，并返回结果数组。在Python中使用向量化能至少迭代两次，从而加速计算。
事实上，这样不仅能加速代码运算，还能让代码更加简洁清晰。
4. Python多重处理
多重处理能使系统同时支持一个以上的处理器。
此处将数据处理分成多个任务，让它们各自独立运行。处理庞大的数据集时，即使是apply函数也显得有些迟缓。
关于优化Python编程的4个妙招，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对python编程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于python编程的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
‘叁’ 濡备綍瀵筽ython杩涜屽姞阃
瀵筽ython杩涜屽姞阃熺殑鏂规硶锛
1銆佷娇鐢ㄥ搱甯岃〃镄勬暟鎹缁撴瀯
濡傛灉鍦ㄧ▼搴忎腑阆囧埌澶ч噺鎼灭储镎崭綔镞讹纴骞朵笖鏁版嵁涓娌℃湁閲嶅嶉”锛屽垯鍙浠ヤ娇鐢ㄦ煡镓捐屼笉鏄寰鐜銆
2銆佺煝閲忓寲鍙栦唬寰鐜
灏介噺浣跨敤锘轰簬C鏋勫缓镄凯ython搴掳纴渚嫔侼umpy锛孲cipy鍜孭andas锛屽苟涓斿埄鐢ㄧ煝閲忓寲钖屾椂澶勭悊𨱒ュ彇浠ｇ▼搴忎腑缂栧啓澶氭″勭悊鏁扮粍鍗曚釜鍏幂礌镄勫惊鐜锛屽惊鐜鍙鑳芥槸绋嫔簭浼桦寲链瀹规槗琚𨰾挎潵寮鍒镄勫湴鏂逛简銆
3銆佺簿绠浠ｇ爜琛屾暟
鍦ㄧ紪绋嬫椂锛屽敖閲忎娇鐢ㄤ竴浜沺ython镄勫唴缃鍑芥暟𨱒ョ簿绠浠ｇ爜琛屾暟锛屾槸浠ｇ爜鏄惧缑绠娲佸哜缁冿纴澶уぇ鎻愰珮浠ｇ爜杩愯屾晥鐜囥
4銆佷娇鐢ㄥ氲繘绋
涓鑸璁＄畻链洪兘鏄澶氲繘绋嬬殑锛岄偅涔埚湪镓ц屾搷浣沧椂鍙浠ヤ娇鐢≒ython涓镄刴ultiproccessing銆傚氲繘绋嫔彲鍦ㄤ唬镰佷腑瀹炵幇骞惰屽寲銆 褰撴偍瑕佸疄渚嫔寲鏂拌繘绋嬶纴璁块梾鍏变韩鍐呭瓨镞讹纴澶氲繘绋嬫垚链寰堥珮锛屽洜姝ゅ傛灉链夊ぇ閲忔暟鎹澶勭悊镞跺彲浠ヨ冭槛浣跨敤澶氲繘绋嬨
5銆佷娇鐢–python
Cython鏄涓涓闱欐佺紪璇戝櫒锛屽彲浠ヤ负鎭ㄤ紭鍖栦唬镰併傚姞杞絚ypthonmagic镓╁𪾢骞朵娇鐢╟ython镙囱颁娇鐢╟ython缂栬疟浠ｇ爜銆
6銆佸敖閲忎娇鐢╟sv镟夸唬xlsx
鍦ㄨ繘琛屾暟鎹澶勭悊镞讹纴 鎴戦渶瑕佹洿闀跨殑镞堕棿镓嶈兘灏嗘暟鎹锷犺浇鍒癳xcel鏂囦欢鎴栦粠excel鏂囦欢淇濆瓨鏁版嵁銆 鐩稿弽锛屾垜阃夋嫨浜嗗垱寤哄氢釜csv鏂囦欢镄勮矾寰勶纴骞跺垱寤轰简涓涓鏂囦欢澶规潵瀵规枃浠惰繘琛屽垎缁勚
7銆佷娇鐢∟umba
瀹冩槸涓涓狫IT锛埚嵆镞讹级缂栬疟鍣ㄣ 阃氲繃瑁呴グ鍣锛孨umba灏嗗甫娉ㄩ喷镄凯ython鍜孨umPy浠ｇ爜缂栬疟涓篖LVM 銆傚皢鎭ㄧ殑锷熻兘鍒嗕负涓ら儴鍒嗭细
镓ц岃＄畻镄勫嚱鏁 - 浣跨敤@autojit杩涜岃呴グ
镓ц孖O镄勫姛鑳
镟村歅ython鐭ヨ瘑璇峰叧娉≒ython瑙嗛戞暀绋嬫爮鐩銆
‘肆’ python的性能
PPT的性能，这个你也找找这方面的消息吧，关于这个性能的一些介绍上多了解一下这个情况。
‘伍’ 如何利用 PYTHON 进行深度学习液冷 GPU 加速计算
蓝海大脑图数据一体机研究人员表示：
在架构方面，CPU 仅由几个具有大缓存内存的核心组成，一次只可以处理几个软件线程。相比之下，GPU 由数百个核心组成，可以同时处理数千个线程。
NumPy 已成为在 Python 中实现多维数据通信的实际方法。然而，对于多核 GPU，这种实施并非最佳。因此，对于较新的针对 GPU 优化的库实施 Numpy 数组或与 Numpy 数组进行互操作。
NVIDIA® CUDA® 是 NVIDIA 专为 GPU 通用计算开发的并行计算平台和编程模型。CUDA 数组接口是描述 GPU 数组（张量）的标准格式，允许在不同的库之间共享 GPU 数组陪碧皮，而无需复制或转换数据。CUDA 数组由 Numba、CuPy、MXNet 和 PyTorch 提供支持。
CuPy 是一个利用 GPU 库在 NVIDIA GPU 上实施 NumPy CUDA 数组的库。
Numba 是一个 Python 编译器，可以编译 Python 代码，以在支持 CUDA 的 GPU 上执行。Numba 直接支持 NumPy 数组。
Apache MXNet 是一个灵活高效的深度学习库。可以使用它的 NDArray 将模型芦差的输入和输出表示和操作为多维数组。NDArray 类似于 NumPy 的 ndarray，但它们可以在 GPU 上运行，以加速计算。
PyTorch 是慧袭一种开源深度学习框架，以出色的灵活性和易用性着称。Pytorch Tensors 与 NumPy 的 ndarray 类似，但它们可以在 GPU 上运行，加速计算。
‘陆’ python中(a and b)返回0是啥意思
返回值为0，表示结果是假。说明a和b至少有一个不是真。