三个提升Python运行速度的方法，都很实用！

今天总结三个提升Python运行速度的个提方法，只从代码本身考虑，运用提升运行速度并不会从编写C 扩展的行速代码、基于JIT的度的都实编译器技术考虑。

关于代码执行效率的个提第一个方法是减少频繁的方法访问，尤其是运用在多层循环内层、且循环次数较多的行速操作，差距尤为明显。度的都实

# 真是个提模块内全局变量 import math def compute_sqrt(nums):     result = []     for n in nums: # 假如nums长度很大     # 1. math.sqrt 会被频繁访问     # 2. result.append 也会被频繁访问         result.append(math.sqrt(n))     return result 

看到在for循环里面，服务器租用涉及2个频繁的运用访问：

math.sqrt 会被频繁访问 result.append 也会被频繁访问

因此第一步做如下更改：直接导入sqrt，而不是行速导入整个模块后再去引用sqrt

# 直接导入sqrt，而不是度的都实导入整个模块后再去引用sqrt from math import sqrt def compute_sqrt(nums):     result = []     for n in nums: # 假如nums长度很大     # 1. math.sqrt 会被频繁访问     # 2. result.append 也会被频繁访问         result.append(sqrt(n))     return result 

然后再修改result.append，不用频繁访问append，个提使用标签apd指向它就行了：

# 直接导入sqrt，运用而不是行速导入整个模块后再去引用sqrt from math import sqrt def compute_sqrt(nums):     result = []     apd = result.append     for n in nums: # 假如nums长度很大     # 1. math.sqrt 会被频繁访问     # 2. result.append 也会被频繁访问         apd(sqrt(n))     return result 

第二个方法：查找局部变量的效率是最高的!!!对于频繁访问的变量应尽可能是局部变量，消除不必要的全局变量访问。所以对于上面代码，高防服务器sqrt还是模块级别的全局变量，所以修改为：

def compute_sqrt(nums):     # 调整sqrt为局部变量     from math import sqrt     result = []     apd = result.append     for n in nums: # 假如nums长度很大     # 1. math.sqrt 会被频繁访问     # 2. result.append 也会被频繁访问         apd(sqrt(n))     return result 

第三个方法：不要做一些不必要的属性包装。比如@property必要时再用，能不用时就别用。如下对于属性y做@property装饰没有任何意义!只有在y有特定取值，比如只能取大于0的非负实数时再用此装饰才有意义。

class A:     def __init__(self, x, y):         self.x = x         self.y = y     @property     def y(self):         return self._y     @y.setter      def y(self, value):         self._y = value 

因此修改为下面这样，删去多余的@property包装

class A:     def __init__(self, x, y):         self.x = x         self.y = y 

以上就是Python代码提速的3条基本但却容易被忽略的有价值方法，希望对你有用。