我正在改进python程序的性能，我想知道是否有一种通过禁用数组边界检查来提高性能的方法？我知道有些版本的Pascal让你这么做。python有这样的特性吗？我知道Python并不是真正为高性能而设计的，但我想知道是否有可能以这种方式改进性能；否则，我知道切换到C会更快。
浏览 1提问于2016-01-25得票数 2
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我对python很陌生，并且已经创建了我的第一个配置生成脚本。它读取txt模板，查找我设置的变量，然后根据我所有位置的excel创建模板。
浏览 1提问于2016-03-14得票数 1
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如果可以，那么对于贝叶斯分类器，是否有明显的性能改进？
说到这里，有没有其他的python环境(shedskin等)提供比cpython更好的nlkt性能呢？
浏览 0提问于2010-12-09得票数 15
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我是一名python n00b，我想要一些关于如何改进算法的建议，以提高这种计算两个名字的Jaro-Winkler距离的方法的性能。
浏览 7提问于2010-04-30得票数 4
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我目前正在支持一个遗留的python应用程序，它通过创建单独的tag对象来生成所有的html。这个问题出现在页面上，其中有很多标签正在生成，并且足够大，足以产生性能影响。
有没有什么快速的方法可以让它表现得更好？
浏览 0提问于2013-01-11得票数 0
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在提高代码的性能方面需要一些建议。
我有两个文件( Keyword.txt，description.txt )。
浏览 1提问于2015-02-19得票数 0
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我当时正在学习Python，遇到了一个叫做Cython的东西，它帮助我获得性能改进。后来，我发现Instagram的开发人员介绍了这个话题，在他的演讲中，他说Cython在Python优化方面确实很有帮助。但是简要地提到，如果您只添加Cython是很好的，但是如果您为您的python代码添加了类型，那么注释就好了。你可以获得更好的表现。因此，问题是，仅仅添加cython就可以获得性能提升，但如果为python代码添加类型注释，那么性能提升会更好吗？
浏览 3提问于2020-05-17得票数 0
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我有一组决策变量 for u in Skills: for i in Experts: if u!=v: z[(i,u,j,v,p)]=m.addVar(vtype=GRB.BINARY,name='Z')
浏览 0提问于2019-03-19得票数 0
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我试着做了一些改进，但它仍然保持超时。我想了解如何查看自己的代码并找到慢代码的位置。 break
upper += 1
第二次尝试：通过从循环中删除对较低== 0的检查来进一步改进
浏览 2提问于2015-06-05得票数 4
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如果我有一个python模块，它在开始时(不是在函数或类中)从文件中读取一个值，那么它每次都会被执行吗？或者pyc文件读取编译文件中的值并将其存储在编译后的文件中？
浏览 0提问于2013-04-06得票数 0
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这个声明运行得非常慢，我已经没有任何优化它的想法了。有人能帮我吗？small_lists只包含大约6个元素。谢谢!really_huge_list_of_list是一个生成器。对任何混乱表示歉意。大小从结果列表中获得。
浏览 3提问于2013-07-01得票数 0
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由于我对python还不熟悉，所以我想知道如何高效地编写类似这样的问题。请在下面的一节中找到我解决这个问题的方法(如果你感兴趣的话)。我试图通过循环遍历第一个表中的每个行条目来解决这个问题。
浏览 5提问于2017-09-04得票数 3
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基于这个这样的问题，我了解到动态/静态类型并不是C比Python更快的主要原因。这在很大程度上是因为python程序被解释，c程序被编译。我想知道，严格输入是否会缩小解释程序和编译程序在性能上的差距，那么严格输入是否是事后改进解释的Python程序性能的可行策略？
如果答案是肯定的，那么这是在支持开发的情况下完成的吗？
浏览 24提问于2022-11-20得票数 3
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性能改进
、、、
我希望能在如何改进下面的查询方面提供一些帮助，这个查询需要一个绝对的时间来执行。
我知道是LEFT JOIN导致语句运行得如此缓慢，但我不知道如何运行查询以提高性能并返回所需的结果。
浏览 3提问于2014-03-20得票数 1
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我可以在Python中做到这一点，但我希望有改进性能的空间。我知道这在Python语言中是可能的，因为我以前的项目，但我很好奇，如果我用C(而不是C++)来做这个项目，性能会有多大的提高？
浏览 0提问于2012-09-21得票数 2
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在巴什，我能做到：并在其中使用__pycache__构建部署zip，对于多个脚本，我可以运行：
python3 -OO -m对于AWS Lambda性能的改进明智吗？
浏览 3提问于2018-10-31得票数 3
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在Python2中，@tf.function装饰器允许TensorFlow函数变成TensorFlow图(或多或少)，并且可以带来一些性能改进。但是，当以这种方式装饰时，Python no longer traces the functions each time they run。这使得使用Python调试器调试函数变得更加困难。
浏览 32提问于2019-05-27得票数 6
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