python和r语言哪个好 python如何提高for循环效率？

python如何提高for循环效率？

这个答案适用于蟒蛇3。Xpython本身，这确实是相对缓慢的。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语言其实很慢，为什么机器学习这种快速算法步骤通常还是用呢？

对于那些使用了多种开发语言（Java、C#、nodejs、Erlang）然后转用Python进行机器学习的人，我想谈谈我的看法。

首先，Python真的很慢吗？我的回答是真的。非常慢。for循环比CPP慢两个数量级。

那么为什么要使用Python呢？如果我们遍历超过一亿个数据，两个数量级的差异是不可接受的。但是，如果我们使用Python来执行顶层逻辑并阻塞数以亿计的数据，Python只会循环十几次，剩下的就留给CPU和GPU了。所以两个数量级无关紧要？一毫秒和100毫秒在整个系统中并不重要。

Python最大的优点是它可以非常优雅地将数据抛出到高效的C、CUDA中进行计算。Numpy、panda、numba这些优秀的开源库可以非常方便高效地处理海量数据，借助ZMQ、cell等还可以做分布式计算，gevent借助epoll系统IO优化。因此，它不需要花费太多的精力就可以优雅高效地完成海量数据处理和机器学习任务。这就是Python如此流行的原因。

好好想想。同样的性能，代码只有CPP或Java的三分之一或更少，不是很吸引人吗？

如何提升网站的打开速度？

在这个问题上，我们可以从两个方面考虑：服务器/网站建设者和客户端/用户端：

如果您是网站建设者，您可以考虑但不限于：

1。选择强大的互联网服务提供商，选择高带宽、可靠的服务器部署服务器程序，如云服务器，具有负载均衡能力。

2. 服务器端采用静态文件生成技术，采用CDN加速静态资源。

3. 使用缓存提高加载速度。

1. 选择网速快、非人员密集的地方上网，最好用有线上网。

2. 选择处理器能力强、内存/缓存大的电脑或手机。

3. 及时清理浏览器缓存和其他文件。电脑和手机运行时间过长，产生大量垃圾文件，处理器和内存耗尽，这将减慢网页的打开速度。

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