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
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快捷方法（jupyter环境）
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第3式：按调用函数分析代码运行时间
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快捷方法（jupyter环境）
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第4式：按行分析代码运行时间
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二、加速你的查找
第5式：用set而非list进行查找
低速方法
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第6式：用dict而非两个list进行匹配查找
低速方法
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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
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第8式：在循环体中避免重复计算
低速方法
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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
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第10式：用缓存机制加速递归函数
低速方法
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第11式：用numba加速Python函数
低速方法
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五、使用标准库函数进行加速
第12式：使用collections.Counter加速计数
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第13式：使用collections.ChainMap加速字典合并
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六，使用numpy向量化进行加速
第14式：使用np.array代替list
低速方法
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第15式：使用np.ufunc代替math.func
低速方法
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第16式：使用np.where代替if
低速方法
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七、加速你的Pandas
第17式：使用np.ufunc函数代替applymap
低速方法
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第18式：使用预分配存储代替动态扩容
低速方法
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第19式：使用csv文件读写代替excel文件读写
低速方法
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第20式：使用pandas多进程工具pandarallel
低速方法
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八、使用Dask进行加速
第21式：使用dask加速dataframe
低速方法
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第22式：使用dask.delayed进行加速
低速方法
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九、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
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第24式：应用多进程加速CPU密集型任务
低速方法
高速方法
最后
一个初学Python的小白，怎么能不知道这些呢，快点收藏起来吧。希望这篇文章能够对你有所帮助，下一篇再见了…