python怎么优化文件io时间，python优化速度

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请问大佬们,为什么我python运行程序特别慢啊,我这个程序怎么改一下可以...

内存占用是指程序运行时使用的内存量。为了让Python代码运行得更快，应该减少程序的内存使用量，即尽量减少变量或对象的数量。 Python 访问局部变量比全局变量更有效。在有必要之前，应该始终尝试忽略声明全局变量。

总的来说就是由于二者之间原理的差异导致了性能的差异，你可以搜一搜相关的资料，关掉 C 语言编译时的优化，再看一下性能，或者将固定的那些值改为运行时需要输入再看一下效果。

这种事情最好的办法是，用操作系统自带的计划任务。不管是windows还是linux都有计划任务。然后通过计划任务调用你的小程序。5-10句话解决。

那么怎么解决呢？通过我们用进程方式。子进程崩溃后，会完全的释放所有的内存和错误状态。所以进程更安全。另外通过进程，python可以很好的绕过GIL，这个全局锁问题。但是进程也是有局限的。

在我看来，python社区分为了三个流派，分别是python x组织，x组织和PyPy组织。这个分类基本上可以归根于类库的兼容性和速度。

1、如果有个很大的文件，几十G？，需要每次读取一部分，处理后再读取剩余部分。with open as f 已经从内部处理难点，使用 for line in f 以迭代器的形式每次读取一行，不会有内存问题。

2、python 的 logging 模块，在多线程应用中， logging.hanlders.TimedRotatingFileHandler 不能正常按日期分割。解决办法为：重写FileHandler类，用于多线程中日志按天分割。

3、实现方式1：对整个文件加锁，因为我们要保证的是读到的数据别混乱。实现方式2：如果内存足够大，维护n个独立的文件描述符，这些文件描述符必须有独立的文件指针，操作系统上有对应实现。

4、步骤：open打开日志文件。移动文件读取指针到文件末尾。从后往前移动指针直到合适的位置。读取文件，提取指定行的数据。

两个问题一起最优化就是求函数的最小值或最大值，同时也是极值，在求一个函数最小值或最大值时，它所在的位置肯定是导数为 0 的位置，所以要求一个函数的极值，必然要先求导，使其为 0，所以函数求根就是为了得到最大值最小值。

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。

在最优化时采用两个约束，给定目标收益率，投资组合权重和为1。In [15]：def min_variance(weights)：return statistics(weights)[1]#在不同目标收益率水平(target_returns)循环时，最小化的一个约束条件会变化。

针对循环的优化每一种编程语言都强调最优化的循环方案。当使用Python时，你可以借助丰富的技巧让循环程序跑得更快。然而，开发者们经常遗忘的一个技巧是：尽量避免在循环中访问变量的属性。

Python中多个for循环叠加的修改以减少消耗问题，需要根据具体的使用场景和代码逻辑进行具体的优化。以下是一些优化的常见方法：减少循环次数：分析代码，避免不必要的循环操作。

1、解决方法是你要自己分析你的程序，确定每一个部分的复杂度大概是多少，找出算法的瓶颈，然后花精力优化瓶颈上的算法。

2、而每个分割包通过对应的hash表管理.hadoop框架其实就算采取这样的措施。唯一要优化的是把数据包直接读取到内存中操作。这是当前最快的。希望能帮到你。

3、简而言之，这个窍门要你牺牲应用的可移植性以换取只有通过对底层主机的直接编程才能获得的运行效率。针对循环的优化每一种编程语言都强调最优化的循环方案。当使用Python时，你可以借助丰富的技巧让循环程序跑得更快。

4、例如，Pyrex 让Python处理一些内存任务变得简单高效；PyInline可以直接让你在Python应用程序中使用C代码，虽然内联代码被单独编译，但是如果你能高效的利用C代码，它可以在同一个地方处理每一件事情。

5、python除了有很多优点外，但在速度上还有一个非常大的缺点。虽然Python代码运行缓慢，但可以通过下面分享的5个小技巧提升Python运行速度！首先，定义一个计时函数timeshow，通过简单的装饰，可以打印指定函数的运行时间。

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