『壹』 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

邏輯有點問題哈
for word in words這本來就是遍歷每個單詞，結果你在統計單詞計數時，用的還回是words.count(word)。
你的時答間復雜度為O(n^2)，其中n是單詞數量
可以這樣改：
for word in words:
if word not in stopwords:
item[word] += 1

『貳』 windows 下和 linux下python的效率差很大怎麼回事

因為window上面的Python一般是Cpython，用C語言編寫的，深層有進程解釋器鎖，在硬體一般回的情況下方便了不少，答但是隨著硬體的優化，進程鎖成為了制約運行速度的枷鎖，後來卻很難去除了，所以人們也常常說CPython沒有真正的多線程，CPython根本沒有利用好電腦的多核設備，相比於其他語言，CPython只能利用單核，肯定相對來說慢了很多。
但是Linux上面用的是JPython，用Java寫的，沒有進程鎖這個累贅，肯定就快很多了。

『叄』 用python處理一個1G左右的數據集，運行速度非常慢，怎樣優化

給你幾點個人的建議哈：

考慮拿C或C++重寫.

考慮並行搞，找個hadoop集群，寫成maprece程序跑 放在hadoop上跑，更多數據都不怕.

考慮升級機器，多搞點內存，然後東西盡量放在內存里搞.

考慮程序優化.

希望可以幫助到你哦，這只是我的一個建議哈！

『肆』 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

『伍』 用python處理一個1G左右的數據集，運行速度非常慢，怎樣優化

兩種可選的方式

1：使用yield的懶惰載入，示例代碼如下：

defread_in_chunks(file_object,chunk_size=1024):
"""Lazyfunction(generator)toreadafilepiecebypiece.
Defaultchunksize:1k."""
whileTrue:
data=file_object.read(chunk_size)
ifnotdata:
break
yielddata

f=open('really_big_file.dat')
forpieceinread_in_chunks(f):
process_data(piece)

2：使用iter和一個幫助方法：

f=open('really_big_file.dat')
defread1k():
returnf.read(1024)

forpieceiniter(read1k,''):
process_data(piece)

推薦使用第一個。

『陸』 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。

『柒』 使用python編程處理大量數據，效率太慢怎麼解決

循環本身是沒有什麼耗時的；恐怕資源消耗於數字a的反復調整變化上；
如果內存資源充裕的話建議不對數組a進行del操作，而是順序地將滿足條件的數據添加到新數組中。

『捌』 終端運行Python過慢啊

PYTHON確實是要慢一點，不知道你環境怎樣，19秒也太慢了，我的老破電腦三五秒能響應。
小程序我一般用PERL，速度飛快。