python编程性能优化,python代码性能优化

dfnjsfkhak 1 0

大家好,今天小编关注到一个比较意思的话题,就是关于python编程性能优化问题,于是小编就整理了4个相关介绍Python编程性能优化的解答,让我们一起看看吧。

  1. python循环内要处理大量数据时怎么优化?
  2. 如何优化Python爬虫的速度?
  3. python抢班怎么提升速度?
  4. Python爬虫如何优化内存?

python循环内要处理大量数据怎么优化?

先尝试优化程序时间复杂度,寻找更有效的算法

确保了算法复杂度在可接受范围之内后,开始进行常数优化,以下是Python优化的几个小技巧:

python编程性能优化,python代码性能优化-第1张图片-芜湖力博教育咨询公司
图片来源网络,侵删)

实测表明,for语句while语句效率更高

同样实测表明,xrange一般比range要高效

如果存储动态数据(即有可能频繁变动的数据)少用list和str,多用dict

(图片来源网络,侵删)

实测表明,

两个str的连接效率从高到低+=,join,+

多个str的连接效率从高到低join,+=,+

python编程性能优化,python代码性能优化-第3张图片-芜湖力博教育咨询公司
(图片来源网络,侵删)

尽可能使用列表解析表达式生成器表达式代替循环一遍来构建list

如何优化Python爬虫速度

我来总结一下三大爬虫进阶加分方向

第一,海量分布式抓取主要队列维护,和爬虫调度,包括cookie池的维护和代理服务器搭建

二,验证码处理,各种验证码自行处理通过,不借助第三方,包括滑动点击这些,比如某宝。

三,非常加分的一点,js破解,app逆向,加密算法攻破,这些应该很大程度决定你的爬虫工资

四,容易被忽视的一点,代码能力,也就是语言基础

想学编程学it的同学可以关注我哦

1、数据抓取和数据处理分离,使用多线程或多进程将两个任务分开处理,避免互相影响

2、使用多线程在不被封锁的情况下尽量多的抓取网页,视数据量决定抓取的内容存放在内存中或硬盘中

3、使用流水线思维加多线程实现页面处理流水线化,将爬虫逻辑分为数据抓取、数据预处理,数据处理,数据保存几个步骤,步骤之间相互并行

希望对您有所帮助

4、有一个经常被忽视的地方需要注意,如果数据抓取速度过快,那么爬虫的瓶颈往往在cpu上,而cpu主要消耗在对html的解析上,必要时需要自己实现一个基于字符串查找的html解析器,可以消除这一瓶颈。

你可以先评估一下自己的爬虫是io密集还是cpu密集。

io密集:程序大部分时间花在了io等待上,比如网络io,即***请求等,磁盘io,即文件读写等。

cpu密集: 程序大部分时间花在了cpu计算上,比如文本处理,数值计算等。

如果是io密集,那么你可以将这部分的功能通过线程池或者协程池进行并发,这样就提升了速度。

不过这里的网络io有个前提,你的带宽不是你爬虫的瓶颈。

如果是cpu密集,那么可以把这部分工作通过进程池(多进程)进行并行处理,这样就提升了速度。多进程则意味着你的机器是多核的。

不过还有一些地方是值得优化的,比如一些库的选择上,例如beautifulsoup虽然很方便,但是有更快的实现方式,比如selectolax的速度要快很多。

如果你无法判断,那么就先多线程,然后多进程吧。

如果是单机解决不了,就用工作队列吧,比如celery。多机并行,一定能提升速度,而且是水平扩展的,当然了,这得让你的任务能够分布式。

python抢班怎么提升速度?

1.在python编程中要多少用内置[_a***_]和内置函数,因为它们是python内已经定义安装好的,直接导入就可以去使用了。而且在导入模块前需要考虑是只用它其中一个方法还是整个模块,如果是只用一个方法就用form语句单独导入这个方法就可以了,能有效节省内存。

2.少使用循环结构以及嵌套结构,尽量使用推导式和迭代器的方式来实现对序列元素的访问。因为一旦循环等结构嵌套之后,python解析器就会将其外层全部访问完毕之后再去访问内存,这样会造成运行时间的延迟和内存空间的不合理占用。

3.python程序在运行时本身是只用CPU上的一个核心去执行的,也就是说python程序内所有的任务都是要在一个服务器上完成。那么使用多线程或者是多进程就能够有效的利用机器优势,提高python运行速度。

4.只在必须使用全局变量时才去创建它,应该要在作用域内创建局部变量使用。因为全局变量会一直保存在内存之中,而局部变量在函数调用完毕后马上销毁。

如果你想提高Python程序的运行速度,可以考虑以下几种方法:

1. 优化算法和逻辑:检查你的代码,看是否可以优化算法或逻辑流程。使用更高效的数据结构和算法可以显著提升程序性能。

2. 合理使用循环:减少循环次数或者尽量避免嵌套循环。循环操作是计算密集型任务的性能瓶颈之一。

3. 使用内置函数和模块:Python提供了许多内置函数和模块,它们通常经过高度优化,可以提供更高速的操作。尽量使用这些内置函数和模块,而不是自己实现相同的功能。

4. 减少函数调用:过多的函数调用会引入额外的开销。如果在性能敏感的代码段中,可以考虑将一些功能合并到一个函数中,减少函数的调用次数。

Python爬虫如何优化内存?

我以自己的经验简单谈谈。

长文预警!重点介绍布隆算法

一般来说,爬虫主要从以下几方面优化内存:

1. 大量待爬的request对象或url链接。

a. 保存待爬的request对象比待爬的url有一些好处,但如果不在乎,就以url链接代替request对象,即可优化内存。

b. 先以某些压缩算法进行压缩再保存入队。

出队后先解压再爬取。

到此,以上就是小编对于python编程性能优化的问题就介绍到这了,希望介绍关于python编程性能优化的4点解答对大家有用

标签: 爬虫 python 优化