要让代码运行得更快，可以从多个方面进行优化，包括算法、数据结构、并行化、I/O 操作等。以下是优化代码运行速度的主要方法：
1、问题背景
下列为原始代码，使用 Python 从一个包含 6 列（0-5）的输入文件中读取数据，并进行一系列处理和计算，包括：
def check(inputfile):
f = open(inputfile,'r') #reads the inputfile
lines = f.readlines()
for line in lines:
job = line.split()
if( int(job[0]) < history_ends ): #if the column0 is less then history_ends(i,e 5000 initially)
historyjobs.append(job)
else:
targetjobs.append(job)
2、解决方案
减少文件读取操作：
在 check 函数中，使用了 readlines() 方法读取整个文件，然后遍历每一行进行处理。但这是一种非常低效的做法，因为它需要将整个文件加载到内存中，然后再进行处理。
因此，为了提高效率，我们可以改为使用 for line in f: 来逐行读取文件。这样，就可以避免将整个文件加载到内存中，从而减少内存消耗并提高处理速度。
优化列表处理操作：
在 check 函数中，使用了 append 方法将每一行数据添加到 historyjobs 或 targetjobs 列表中。这是一种非常低效的做法，因为它需要对列表进行多次操作。
因此，为了提高效率，我们可以改为使用 extend 方法将每一行数据添加到 historyjobs 或 targetjobs 列表中。这样，就可以将多次操作合并为一次操作，从而减少时间复杂度并提高处理速度。
使用生成器表达式代替列表解析：
在 newfun 函数中，使用了列表解析来生成一个新的列表。这是一种非常低效的做法，因为它需要创建两个临时列表。
因此，为了提高效率，我们可以改为使用生成器表达式来生成一个新的列表。这样，就可以避免创建临时列表，从而减少内存消耗并提高处理速度。
使用 NumPy 库进行计算：
NumPy 是一个用于科学计算的 Python 库，它提供了许多高效的数值计算函数。
因此，我们可以使用 NumPy 库来代替一些内置的 Python 函数进行计算。例如，我们可以使用 numpy.mean() 函数来代替 sum() 函数计算列表的平均值，这可以提高计算速度。
使用多进程或多线程进行并行处理：
如果代码需要处理大量的数据，可以使用多进程或多线程进行并行处理。这可以充分利用计算机的多个核，从而提高处理速度。
代码示例：
import numpy as np
from multiprocessing import Pool
def check(inputfile):
with open(inputfile, 'r') as f:
for line in f:
job = line.split()
if int(job[0]) < history_ends:
historyjobs.extend(job)
else:
targetjobs.extend(job)
def newfun(results):
results = reversed(results)
for value, average in results:
a.append(value)
return a
def runcheck(subseq):
with open('newfileinput', 'r') as f:
for line in f:
job = line.split()
for i, element in enumerate(subseq):
if int(job[1]) == int(subseq[i]):
condrun.append(job[2])
return condrun
def listcreate(condrun, condsub):
with open('outputfile', 'a') as f1:
s = map(int, condrun)
j = int(targetjobs[0][2])
targetsub = int(targetjobs[0][1])
if condsub != []:
try:
convertsub = int(condsub[-1])
a=np.mean(s)
c=max(s)
d=min(s)
e1=abs(j-a)
er1=e1/j
g=len(s)
h=abs(convertsub-targetsub)
f1.write(str(j))
f1.write('\t')
f1.write('\t')
f1.write(str(round(a,2)))
f1.write('\t')
f1.write('\t')
f1.write(str(round(er1,3)))
f1.write('\t')
f1.write('\t')
f1.write(str(c))
f1.write('\t')
f1.write('\t')
f1.write(str(d))
f1.write('\t')
f1.write('\t')
f1.write(str(g))
f1.write('\t')
f1.write('\t')
f1.write(str(h))
f1.write('\t')
f1.write("\t")
if (float(er1) < 0.20):
f1.write("good")
f1.write("\t")
else :
f1.write("bad")
f1.write("\t")
if (float(er1) < 0.30):
f1.write("good")
f1.write("\t")
else :
f1.write("bad")
f1.write("\t")
if (float(er1) < 0.40):
f1.write("good")
f1.write("\t")
else :
f1.write("bad")
f1.write("\t")
if (float(er1) < 0.50):
f1.write("good")
f1.write("\n")
else :
f1.write("bad")
f1.write("\n")
except ZeroDivisionError :
print 'dem 0'
else:
print '0'
f1.close()
def new():
global history_ends
while 1:
check('newfileinput')
if len(targetjobs) != 1:
history_ends = int(targetjobs[1][0])
mlistsub = map(int,listsub)
results = list(itertools.takewhile(lambda x: x[0] > 0.9 * x[1],
itertools.izip(reversed(mlistsub),
runningMean(reversed(mlistsub)))))
condsub = newfun(results)
condrun=runcheck(condsub)
listcreate(condrun,condsub)
del condrun[0:len(condrun)]
del condsub[0:len(condsub)]
del listsub[0:len(listsub)]
del targetjobs[0:len(targetjobs)]
del historyjobs[0:len(historyjobs)]
else:
break
def main():
new()
if __name__ == '__main__':
main()
使用多进程或多线程进行并行处理：
如果代码需要处理大量的数据，可以使用多进程或多线程进行并行处理。这可以充分利用计算机的多个核，从而提高处理速度。
例如，我们可以使用 multiprocessing 库来创建多个进程，并使用 Pool 类来管理这些进程。这样，就可以将任务分配给不同的进程来执行，从而提高处理速度。
def new():
global history_ends
while 1:
with Pool(4) as p:
p.map(check, ['newfileinput'])
if len(targetjobs) != 1:
history_ends = int(targetjobs[1][0])
mlistsub = map(int,listsub)
results = list(itertools.takewhile(lambda x: x[0] > 0.9 * x[1],
itertools.izip(reversed(mlistsub),
runningMean(reversed(mlistsub)))))
condsub = newfun(results)
condrun=runcheck(condsub)
listcreate(condrun,condsub)
del condrun[0:len(condrun)]
del condsub[0:len(condsub)]
del listsub[0:len(listsub)]
del targetjobs[0:len(targetjobs)]
del historyjobs[0:len(historyjobs)]
else:
break
通过以上优化，代码的运行速度可以得到显著提升。
总结
- 优化代码运行速度的首要任务是找到瓶颈，通过分析工具（如
cProfile）定位性能热点。 - 优先从算法和数据结构优化入手，其次是并行化、I/O 和硬件加速。
- 对于高性能需求，可以使用专用库（如 NumPy、Pandas）或工具（如 Cython、Numba）。
通过这些方法，几乎所有类型的代码都可以实现显著的性能提升。
