今天总结3个提升Python运行速度的方法，只从代码本身考虑，提升运行速度并不会从编写C 扩展的代码、基于JIT的编译器技术考虑。

关于代码执行效率的第一个方法是减少频繁的方法访问，尤其是在多层循环内层、且循环次数较多的操作，差距尤为明显。

真是模块内全局变量

import mathdef compute_sqrt(nums):
result = []
for n in nums:

假如nums长度很大

1. math.sqrt 会被频繁访问

2. result.append 也会被频繁访问

result.append(math.sqrt(n))
return result

看到在for循环里面，涉及2个频繁的访问：

math.sqrt 会被频繁访问
result.append 也会被频繁访问

因此第一步做如下更改：直接导入sqrt，而不是导入整个模块后再去引用sqrt

直接导入sqrt，而不是导入整个模块后再去引用sqrtfrom math import sqrtdef compute_sqrt(nums):

result = []
for n in nums:

假如nums长度很大

1. math.sqrt 会被频繁访问

2. result.append 也会被频繁访问

result.append(sqrt(n))
return result

然后再修改result.append，不用频繁访问append，使用标签apd指向它就行了：

直接导入sqrt，而不是导入整个模块后再去引用sqrtfrom math import sqrt

def compute_sqrt(nums):
result = []
apd = result.append
for n in nums:

假如nums长度很大

1. math.sqrt 会被频繁访问

2. result.append 也会被频繁访问

apd(sqrt(n))
return result

第二个方法：查找局部变量的效率是最高的！！！对于频繁访问的变量应尽可能是局部变量，消除不必要的全局变量访问。所以对于上面代码，sqrt还是模块级别的全局变量，所以修改为：

def compute_sqrt(nums):

调整sqrt为局部变量

from math import sqrt
result = []
apd = result.append
for n in nums:

假如nums长度很大

1. math.sqrt 会被频繁访问

2. result.append 也会被频繁访问

apd(sqrt(n))
return result

第三个方法：不要做一些不必要的属性包装。比如@property必要时再用，能不用时就别用。如下对于属性y做@property装饰没有任何意义！只有在y有特定取值，比如只能取大于0的非负实数时再用此装饰才有意义。
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class A:
def init(self, x, y):
self.x = x
self.y = y
@property
def y(self):
return self._y
@y.setter
def y(self, value):
self._y = value

因此修改为下面这样，删去多余的@property包装

class A: def init(self, x, y): self.x = x self.y = y

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真是模块内全局变量

假如nums长度很大

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2. result.append 也会被频繁访问

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假如nums长度很大

1. math.sqrt 会被频繁访问

2. result.append 也会被频繁访问

直接导入sqrt，而不是导入整个模块后再去引用sqrtfrom math import sqrt

假如nums长度很大

1. math.sqrt 会被频繁访问

2. result.append 也会被频繁访问

调整sqrt为局部变量

假如nums长度很大

1. math.sqrt 会被频繁访问

2. result.append 也会被频繁访问

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