python如何提高for循環(huán)效率？這個答案適用于蟒蛇3。Xpython本身，這確實是相對緩慢的。但相對而言，python的編寫方式比directfor循環(huán)更快。例如，循環(huán)的標(biāo)準編寫如下：對于范圍（1

python如何提高for循環(huán)效率？

這個答案適用于蟒蛇3。Xpython本身，這確實是相對緩慢的。但相對而言，python的編寫方式比directfor循環(huán)更快。例如，循環(huán)的標(biāo)準編寫如下：對于范圍（10000）中的I:I**2，速度較慢，而標(biāo)準編寫的嵌套循環(huán)速度較慢。它可以重寫為一個列表推理：[I**2 for I in range（10000）]，這比direct for loop的標(biāo)準編寫方法快得多。此外，它還可以使用Python的高級函數(shù)映射來執(zhí)行自動并行計算。它也可以寫成列表（map（lambda I:I**2，range（10000）））。map函數(shù)幾乎和list推理一樣快。

Python語言其實很慢，為什么機器學(xué)習(xí)這種快速算法步驟通常還是用呢？

對于那些使用了多種開發(fā)語言（Java、C#、nodejs、Erlang）然后轉(zhuǎn)用Python進行機器學(xué)習(xí)的人，我想談?wù)勎业目捶ā?/p>

首先，Python真的很慢嗎？我的回答是真的。非常慢。for循環(huán)比CPP慢兩個數(shù)量級。

那么為什么要使用Python呢？如果我們遍歷超過一億個數(shù)據(jù)，兩個數(shù)量級的差異是不可接受的。但是，如果我們使用Python來執(zhí)行頂層邏輯并阻塞數(shù)以億計的數(shù)據(jù)，Python只會循環(huán)十幾次，剩下的就留給CPU和GPU了。所以兩個數(shù)量級無關(guān)緊要？一毫秒和100毫秒在整個系統(tǒng)中并不重要。

Python最大的優(yōu)點是它可以非常優(yōu)雅地將數(shù)據(jù)拋出到高效的C、CUDA中進行計算。Numpy、panda、numba這些優(yōu)秀的開源庫可以非常方便高效地處理海量數(shù)據(jù)，借助ZMQ、cell等還可以做分布式計算，gevent借助epoll系統(tǒng)IO優(yōu)化。因此，它不需要花費太多的精力就可以優(yōu)雅高效地完成海量數(shù)據(jù)處理和機器學(xué)習(xí)任務(wù)。這就是Python如此流行的原因。

好好想想。同樣的性能，代碼只有CPP或Java的三分之一或更少，不是很吸引人嗎？

如何提升網(wǎng)站的打開速度？

在這個問題上，我們可以從兩個方面考慮：服務(wù)器/網(wǎng)站建設(shè)者和客戶端/用戶端：

如果您是網(wǎng)站建設(shè)者，您可以考慮但不限于：

1。選擇強大的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供商，選擇高帶寬、可靠的服務(wù)器部署服務(wù)器程序，如云服務(wù)器，具有負載均衡能力。

2. 服務(wù)器端采用靜態(tài)文件生成技術(shù)，采用CDN加速靜態(tài)資源。

3. 使用緩存提高加載速度。

1. 選擇網(wǎng)速快、非人員密集的地方上網(wǎng)，最好用有線上網(wǎng)。

2. 選擇處理器能力強、內(nèi)存/緩存大的電腦或手機。

3. 及時清理瀏覽器緩存和其他文件。電腦和手機運行時間過長，產(chǎn)生大量垃圾文件，處理器和內(nèi)存耗盡，這將減慢網(wǎng)頁的打開速度。