python珠穆朗玛峰问题_学会这6招，让你的Python 嗖嗖嗖的快！

在后面的程序效率对比上，我们以下面的python程序作为基础对比程序。

01.优化编写的代码

对于 Python程序，大家可以首先将程序的目的实现，然后在这个基础之上，分析程序执行效率低下的部分并实现优化，然后不断的执行这个分析效率-优化的步骤。对于效率低下的操作，可以采用 Python的内置高阶函数等方式进行加速，如下图所示:

上图程序中，我们分别使用for循环函数和 Python内置高阶map函数实现了列表中元素的平方，结果显示，使用map函数，速度是原先的1.12倍。

02.Cython

Cython的语法同Python的语法类似，cython通过编写可以被python调用的C扩展，是其既具备了Python的语法特点，同时又有了像C语言一样的程序运行速度，此外，Cython还可以方便的调用C的包。下图给出的程序，展示的是利用cython进行开发时在运行速度上相较于 Python的提升。

上图可以看出，通过cython，虽然程序上没有区别，但是在运行速度上cython提升了1.5倍左右。

03.使用多线程

在进程执行当中，可以有多个线程同时进行执行，但是每个线程可以执行不同的任务，对于多线程，这里不做过多的解释，我们直接用一个简单的程序来展示多线程。

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