㈠ python的循環和MATLAB循環哪個難
python約比matlab慢60倍 ，MATLAB更難。
㈡ 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。
㈢ Python中for循環遍歷數據有點慢，有沒有像java一樣做一個多進程的呢，如何做呢，有demo嗎謝謝！！
你遍歷的什麼數據啊，是列表，還是文件，python中的for是用c實現的，這個應該不是瓶頸，你可以使用timeit測試一下，看看哪塊比較耗時間，你也可以貼出你的代碼。
如果解決了您的問題請採納！
如果未解決請繼續追問
㈣ 使用python編程處理大量數據，效率太慢怎麼解決
既然存有上千萬個數據，為什麼不使用資料庫呢？
使用小型的sqlite資料庫，加上適當的索引、篩選，肯定能大大提高數據處理速度。
python也自身帶有處理sqlite資料庫的模塊，極其方便。
㈤ python語言運行速度如此差
這就要說到 Python 類語言和 C 類語言的主要區別了，Python 屬於解釋型語言，通俗來說就是你可以一句一句地輸入，而 Python 解釋器（Interpreter）可以一句一句地執行，而 C 語言屬於編譯型語言，無法做到這一點，只能一次性輸入完成，編譯成一個完整的程序再執行，而這個編譯的過程由於現代編譯器做了非常多的優化，並且你的程序沒有輸入只有輸出，每次運行都出固定的結果，所以極有可能被編譯器優化成為了只有一條輸出語句（實際情況可能要復雜一些），總的來說就是由於二者之間原理的差異導致了性能的差異，你可以搜一搜相關的資料，關掉 C 語言編譯時的優化，再看一下性能，或者將固定的那些值改為運行時需要輸入再看一下效果。
Python 相較於 C 的優勢有很多，性能這一方面你不需要關心，做出一個足夠復雜的程序，它們之間運行效率差不了多少的。
㈥ 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
㈦ python中從列表中用for循環刪除(remove方法)停用詞特別慢，有快一點的方法嗎
python中最好不要在list遍歷中使用list.remove方法:
remove 僅僅 刪除一個值的首次出現。
如果在 list 中沒有找到值，程序會拋出一個異常
建議使用新的list存儲要保留的內容，然後返回這個新list。比如
a_list=[1,2,3,4,5]
needs_to_be_removed=[3,4,5]
result=[]
forvina_list:
ifvnotinneeds_to_be_removed:
result.append(v)
printresult
㈧ python運行速度慢怎麼辦
yxhtest7772017-07-18
關注
分享
697 2
python運行速度慢怎麼辦？6個Python性能優化技巧
Python是一門非常酷的語言，因為很少的Python代碼可以在短時間內做很多事情，並且，Python很容易就能支持多任務和多重處理。
Python的批評者聲稱Python性能低效、執行緩慢，但實際上並非如此：嘗試以下6個小技巧，可以加快Python應用程序。
關鍵代碼可以依賴於擴展包
Python使許多編程任務變得簡單，但是對於很關鍵的任務並不總是提供最好的性能。使用C、C++或者機器語言擴展包來執行關鍵任務能極大改善性能。這些包是依賴於平台的，也就是說，你必須使用特定的、與你使用的平台相關的包。簡而言之,該解決方案提供了一些應用程序的可移植性,以換取性能,您可以獲得只有通過直接向底層主機編程。
下面這些擴展包你可以考慮添加到你的個人擴展庫中：
Cython
PyInlne
PyPy
Pyrex
這些包有不同的作用和執行方式。例如，Pyrex 讓Python處理一些內存任務變得簡單高效；PyInline可以直接讓你在Python應用程序中使用C代碼，雖然內聯代碼被單獨編譯，但是如果你能高效的利用C代碼，它可以在同一個地方處理每一件事情。
使用關鍵字排序
有很多古老的Python代碼在執行時將花費額外的時間去創建一個自定義的排序函數。最好的排序方式是使用關鍵字和默認的sort()方法。
優化循環
每一種編程語言都強調循環語句的優化，Python也是一樣的。盡管你可以依賴於豐富的技術讓循環運行的更快，然而，開發者經常忽略的一個方法是避免在循環內部使用點拼接字元串。
使用新版本
任何一個在線上搜索Python資料的人都會發現無數關於Python版本遷移的信息。通常，Python每一個版本都針對之前的一個版本做了優化和改進，以讓Python運行的更快。限制因素是你喜歡的函數庫是否也針對Python的新版本做了改進。
當你使用了新的函數庫，獲得了Python的新版本，你需要保證代碼依然能夠運行，檢查應用，修正差異。然後，如果你僅僅是
㈨ 請問大佬們，為什麼我python運行程序特別慢啊，我這個程序怎麼改一下可以運行的更快呢
您好，茫茫人海之中，能為君排憂解難實屬朕的榮幸，在下拙見，若有錯誤，還望見諒！。展開全部
yxhtest7772017-07-18
關注
分享
697 2
python運行速度慢怎麼辦？6個Python性能優化技巧
Python是一門非常酷的語言，因為很少的Python代碼可以在短時間內做很多事情，並且，Python很容易就能支持多任務和多重處理。
Python的批評者聲稱Python性能低效、執行緩慢，但實際上並非如此：嘗試以下6個小技巧，可以加快Python應用程序。
關鍵代碼可以依賴於擴展包
Python使許多編程任務變得簡單，但是對於很關鍵的任務並不總是提供最好的性能。使用C、C++或者機器語言擴展包來執行關鍵任務能極大改善性能。這些包是依賴於平台的，也就是說，你必須使用特定的、與你使用的平台相關的包。簡而言之,該解決方案提供了一些應用程序的可移植性,以換取性能,您可以獲得只有通過直接向底層主機編程。
下面這些擴展包你可以考慮添加到你的個人擴展庫中：
Cython
PyInlne
PyPy
Pyrex
這些包有不同的作用和執行方式。例如，Pyrex 讓Python處理一些內存任務變得簡單高效；PyInline可以直接讓你在Python應用程序中使用C代碼，雖然內聯代碼被單獨編譯，但是如果你能高效的利用C代碼，它可以在同一個地方處理每一件事情。
使用關鍵字排序
有很多古老的Python代碼在執行時將花費額外的時間去創建一個自定義的排序函數。最好的排序方式是使用關鍵字和默認的sort()方法。
優化循環
每一種編程語言都強調循環語句的優化，Python也是一樣的。盡管你可以依賴於豐富的技術讓循環運行的更快，然而，開發者經常忽略的一個方法是避免在循環內部使用點拼接字元串。
使用新版本
任何一個在線上搜索Python資料的人都會發現無數關於Python版本遷移的信息。通常，Python每一個版本都針對之前的一個版本做了優化和改進，以讓Python運行的更快。限制因素是你喜歡的函數庫是否也針對Python的新版本做了改進。
當你使用了新的函數庫，獲得了Python的新版本，你需要保證代碼依然能夠運行，檢查應用，修正差異。然後，如果你僅僅是非常感謝您的耐心觀看，如有幫助請採納，祝生活愉快！謝謝！
㈩ python在一個循環中處理數據，越來越慢，求教
要麼開多線程，要麼用C/C++或python數組的語法特徵處理循環，沒代碼沒法判斷，要是用原生的python代碼處理循環當然慢。