pythonfor循環優化

㈠ python嵌套循環優化問題

循環次數一樣的，如果對於循環的性能有要求，建議使用列表生成，它使用c實現，比自帶的for性能高。

㈡ python提高for循環速度

把數據放在一個list, 在全部計算完以後輸出這個list?
print本來就是很慢的, 拖慢速度的是print不是for
最好使用內置函數

㈢ python 循環內要處理大量數據時怎麼優化

先嘗試優化程序的時間復雜度，尋找更有效的演算法

確保了演算法復雜度在可接受范圍之內後，開始進行常數優化，以下是Python優化的幾個小技巧：

1. 實測表明，for語句一般比while語句效率更高

2. 同樣實測表明，xrange一般比range要高效

3. 如果要存儲動態數據（即有可能頻繁變動的數據）少用list和str，多用dict

4. 實測表明，

   兩個str的連接效率從高到低+=，join，+

   多個str的連接效率從高到低join，+=，+

5. 盡可能使用列表解析表達式和生成器表達式代替循環一遍來構建list

6. 避免使用global關鍵字，無論是從代碼效率還是可移植性的方面考慮

㈣ python 3.X循環優化

importitertools
foriinlist(itertools.combinations(range(1,20),5)):
print(i)

㈤ python如何提高for循環效率

把數據放在一個list, 在全部計算完以後輸出這個list?
print本來就是很慢的, 拖慢速度的是print不是for

㈥ python為什麼沒有一個高效的for循環，還是我無知

本回答適用於python3.x
python本身速度確實相對比較慢。 但是相對來說，python有比直接的for循環快速的寫法。
比如標准for循環寫法如下
for i in range（10000）：
i**2
這樣就比較慢，標准寫法的嵌套循環更慢。

可改寫為列表推斷式 ： [ i**2 for i in range(10000)], 這樣就比直接for循環標准寫法要快不少；
此外， 還可以用python自帶的高級函數 map，自動並行計算。
寫為 list(map(lambda i: i**2, range(10000))) 也很快。 map函數和列表推斷式速度差不多。

㈦ 如何提高python的運行效率

使用「if value in b」來替換第二個for循環能夠提高一點效率，但是對於樓主的這個問題，優化地還很不夠。對於樓主這類檢查一個元素是否在某個集合之中，當數據量很大的時候，最符合需求的優化應該是「使用set類型來替換list類型」。
因為set在內部是使用哈希表來實現的，而list僅僅相當於C中的普通數組，因此查詢效率對於set來說，大部分情況下能達到O(1)，而list是O(n)，這個當數據量很大的時候差別就極其明顯了。
優化的效果十分顯著，我深有體會。有次我寫一個有點復雜的查詢，數據量大概在幾百萬級別，跑完整個代碼大概花了20min，然後我在網上找到了這種優化方式之後，對我的主for循環就進行了這么一點小修改，執行時間立馬縮短到了2s，速度提高了600多倍！

順便給樓主一個建議，這種寫法依然是在用傳統C的思維在寫Python代碼，用個詞來形容叫不夠Pythonic，也就是不夠簡潔，不能表現出Python的特色。很多Python專用的寫法是明顯提高代碼效率的，比如另外一位給出的建議使用「if value in b」這個語句來替換第二個for循環。

㈧ Python 中for 循環怎麼避免一直重復啊

for i in range(len(spike_data)):
print("The number of wheat spikes in path no.{0} is {1}.".format(i, spike_data[i]))

㈨ python中for循環的用法

for循環的語法格式如下：

for iterating_var in sequence:

statements(s)

for循環可以遍歷任何序列的項目，如一個列表或者一個字元串。for-in 循環中的變數的值受 for-in 循環控制，該變數將會在每次循環開始時自動被賦值，因此程序不應該在循環中對該變數賦值。

for-in 循環可用於遍歷任何可選代對象。所謂可迭代對象，就是指該對象中包含一個 __iter__ 方法，且該方法的返回值對象具有 next() 方法。

(9)pythonfor循環優化擴展閱讀：

Python中的另一個循環語句——while語句

while是一個條件循環語句。while中的代碼塊會一直循環執行，直到循環條件不再為真。但是用戶必須小心的使用while循環，因為有可能條件永遠不會為假，這樣一來循環就永遠不會結束。

這些「無限」的循環不一定是壞事，許多通訊伺服器的客戶端/伺服器系統就是通過它來工作的，因為伺服器代碼就是用來等待客戶端來連接的。

這些客戶端向伺服器發送請求，伺服器處理請求，請求處理後，伺服器向客戶端返回數據，而此時客戶端可能斷開連接。對於伺服器而言它已經完成了對這個客戶端的任務，它會返回最外層循環等待下一個連接。

㈩ 如何提高python中for循環的效率

將for循環換成while循環！