python编程是啥 python循环内要处理大量数据时怎么优化？
python循环内要处理大量数据时怎么优化？
先尝试优化程序的时间复杂度，找到更有效的算法
在保证算法复杂度在可接受范围内后，开始不断优化。下面是一些Python优化的技巧：
实际测量表明for语句通常比while语句更有效
同样，实际测量表明xrange通常比range更有效
如果要存储动态数据（也就是说，它是可能的），测量表明两个str的连接效率是从高到低=，join，
多个str的连接效率是从高到低=，join，
，
尝试使用列表解析表达式和生成器表达式而不是循环来构建列表
]避免使用全局关键字，无论是从代码效率还是可移植性的角度来看
这个答案适用于python3.xpython，而且速度比较慢。但相对而言，python的编写方式比directfor循环更快。例如，循环的标准编写如下：对于范围（10000）中的I:I**2，速度较慢，而标准编写的嵌套循环速度较慢。它可以重写为一个列表推理：[I**2 for I in range（10000）]，这比direct for loop的标准编写方法快得多。此外，它还可以使用Python的高级函数映射来执行自动并行计算。它也可以写成列表（map（lambda I:I**2，range（10000）））。map函数几乎和list推理一样快。
python如何提高for循环效率？
为了解决运行效率的问题，Python是一种粘合语言，所以在用C或Java重写后，自然会嵌入需要高效运行的代码块。这是解决执行效率问题的最有效途径。
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