影响程序运行速度的几个因素

1、数据库查询（没有对关键字段设置索引）
2、算法（复杂度大）
3、代码冗余

例如：下面的代码中可以设置全局变量，减少重复计算。

vec_sort_by_idx, datas = get_sql_keywords_and_vec()

import time
from compute_similarity import *vec_sort_by_idx, datas = get_sql_keywords_and_vec()class align_class:def align_func(self, input_word):result = []result = compute_result(input_word, vec_sort_by_idx, datas, topk=10)t3 = time.time()result = choose_apposition(result)t4 = time.time()print('choose time is: t4-t3={}s'.format(t4-t3))return resultdef sample_api():align_api = align_class()start_time = time.time()for i in range(10):result = align_api.align_func("张三")print(result)end_time = time.time()print("cost %.2f" % (end_time - start_time))if __name__ == "__main__":sample_api()

总结：一般，如果发现某个程序特别耗时，可以分段计算每一步消耗的时间长短，从而定位到耗时最长的代码处，检查该处是否可以优化。

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