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如何提高python的运行效率
1、使用关键字排序有很多古老的Python代码在执行时将花费额外的时间去创建一个自定义的排序函数。
2、使用生成器一个普遍被忽略的内存优化是生成器的使用。生成器让我们创建一个函数一次只返回一条记录，而不是一次返回所有的记录，如果你正在使用pythonx，这就是你为啥使用xrange替代range或者使用ifilter替代filter的原因。
3、窍门二：在排序时使用键Python含有许多古老的排序规则，这些规则在你创建定制的排序方法时会占用很多时间，而这些排序方法运行时也会拖延程序实际的运行速度。最佳的排序方法其实是尽可能多地使用键和内置的sort()方法。
使用Cython让python代码的速度提高30倍以上
答案是肯定的，这就是Cython来加速原生Python代码的地方。什么是Cython？Cython是Python和C/C++之间的一个中间步骤。它允许你编写纯Python代码，并且只需要做一些小修改，然后将其直接翻译成C代码。
使用多线程或多进程：对于可以并行处理的任务，使用多线程或多进程可以提高程序的运行速度。 使用Cython或其他扩展：对于一些特定的任务，可以使用Cython等工具来提高代码的运行速度。
使用Cpython Cython是一个静态编译器，可以为您优化代码。加载cypthonmagic扩展并使用cython标记使用cython编译代码。
Pyrex就能帮助Python延展出这样的功能。Pylnline能使你在Python应用中直接使用C代码。内联代码是独立编译的，但是它把所有编译文件都保存在某处，并能充分利用C语言提供的高效率。
python为啥运行效率不高
Python是动态语言 动态语言是一类在运行时可以改变其结构的语言，如新的函数、对象、代码可以被引入，已有的函数可以被删除或其他结构上的变化等，该类语言更具有活性，但是不可避免的因为运行时的不确定性也影响运行效率。
python是动态性语言不是静态性语言 在python程序执行的时候，编译器不知道变量的类型。python是解释性语言而不是编译性语言 解释型语言与编译型语言它们本身的区别也会造成程序在执行的时候的速度差异。
Python 相较于 C 的优势有很多，性能这一方面你不需要关心，做出一个足够复杂的程序，它们之间运行效率差不了多少的。
解释型语言都这样。唯一高的就是开发效率高。
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