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python逐渐走入人们的视线，成为热门编程语言，随之而来，加入python培训的准程序员大军也成为社会热点。
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Python具有许多其他编程语言不具备的优势，譬如能通过极少量代码完成许多操作，以及多进程，能够轻松支持多任务处理。
除了多种优势外，python也有不好的地方，运行较慢，下面电脑培训为大家介绍6个窍门，可以帮你提高python的运行效率。
1.在排序时使用键Python含有许多古老的排序规则，这些规则在你创建定制的排序方法时会占用很多时间，而这些排序方法运行时也会拖延程序实际的运行速度。
最佳的排序方法其实是尽可能多地使用键和内置的sort()方法。
2.交叉编译你的应用开发者有时会忘记计算机其实并不理解用来创建现代应用程序的编程语言。
计算机理解的是机器语言。
为了运行你的应用，你借助一个应用将你所编的人类可读的代码转换成机器可读的代码。
有时，你用一种诸如Python这样的语言编写应用，再以C++这样的语言运行你的应用，这在运行的角度来说，是可行的。
关键在于，你想你的应用完成什么事情，而你的主机系统能提供什么样的资源。
3.关键代码使用外部功能包Python简化了许多编程任务，但是对于一些时间敏感的任务，它的表现经常不尽人意。
使用C/C++或机器语言的外部功能包处理时间敏感任务，可以有效提高应用的运行效率。
这些功能包往往依附于特定的平台，因此你要根据自己所用的平台选择合适的功能包。
简而言之，这个窍门要你牺牲应用的可移植性以换取只有通过对底层主机的直接编程才能获得的运行效率。
4.针对循环的优化每一种编程语言都强调最优化的循环方案。
当使用Python时，你可以借助丰富的技巧让循环程序跑得更快。
然而，开发者们经常遗忘的一个技巧是：尽量避免在循环中访问变量的属性。
5.尝试多种编码方法每次创建应用时都使用同一种编码方法几乎无一例外会导致应用的运行效率不尽人意。
可以在程序分析时尝试一些试验性的办法。
譬如说，在处理字典中的数据项时，你既可以使用安全的方法，先确保数据项已经存在再进行更新，也可以直接对数据项进行更新，把不存在的数据项作为特例分开处理。
6.使用较新的Python版本你要保证自己的代码在新版本里还能运行。
你需要使用新的函数库才能体验新的Python版本，然后你需要在做出关键性的改动时检查自己的应用。
只有当你完成必要的修正之后，你才能体会新版本的不同。
1.把range全部换成xrange
2.生成器，如 list=(item for item in fp)
3.利用psyco库，提高函数和类的运行效率。
4.字符串拼接：尽量少用“+”的方式，而采用''.join ，还有"%s"%i这样赋值的手段
5.函数的开销很大。尽量把循环放在函数内进行。而不要让每次迭代都调用函数。
6.“前提工作”先做好，比如该赋值，该拼接的，然后再引入到函数中，或者进行下面的循环。
7.尽量使用内置方法，因为内置的是C写的，效率肯定高很多
8.每当要对序列中的内容进行循环处理时，就应当尝试用列表解析来代替它，如：[i for i in xrang(10) if i%2==0]
9.学会使用itertools模块。当python中添加了迭代器后，就为常见模式提供了一个新的模块，因为它是以C语言编写，所以提供了最高效的迭代器。
--多记录一些。列表，字符串，字典，xrange,类文件对象，这些都是可迭代对象，换句话说，都可以直接用在for循环中进行迭代，如for item in open('1.txt')
--直接使用速度会快。另外，我对比了itertools里工具和xrange，比如都循环100000次打印数字，使用islice(count(),100000)均要比xrange(100000)快
--而xrange还要比range快。
10.用列表解析取代for循环。列表解析的效率等于或高于map。
11.垃圾回收机制，会对列表的操作有重大影响，如列表的append，或者列表解析。import gc，然后在数据载入模块前gc.disable（）,结束后再gc.enable()。
可以使用多进程或多线程并发下载。其实你的方法已经是多进程的一种了。
python中有多进程模块multiprocessing和多线程multithreading。
思路是这样，将需要下载的连接送入队列，然后各个进程（或线程）从队列里拿任务然后下载。前面的两个类库都提供进程、线程安全的队列。
楼下给了个多线程的示例，这里我给一个稍微复杂点的进程的示例。其实线程和进程库的接口基本是一致的。
#!/usr/bin/env python
# encoding=utf-8
# test.py
from multiprocessing import Queue, Process
from Queue import Empty
import urllib
import time
urls = [line.strip() for line in open('urls.txt')]
queue = Queue(1024)
for url in urls:
queue.put(url)
def download():
while True:
try:
url = queue.get()
f = urllib.urlopen(url)
r = f.read()
# 这里保存你下载的文件
except Empty:
time.sleep(5)
except Exception, e:
print 'download error: %s' % e
for i in range(10):
p = Process(target=download)
p.start()
p.join()
使用方法：编辑一个文件urls.txt，每行一个url。然后：
nohup ./test.py
结束进程则需要找到它的进程号，然后kill -9
望采纳，谢谢支持！
窍门一：关键代码使用外部功能包
Python简化了许多编程任务，但是对于一些时间敏感的任务，它的表现经常不尽人意。使用C/C++或机器语言的外部功能包处理时间敏感任务，可以有效提高应用的运行效率。这些功能包往往依附于特定的平台，因此你要根据自己所用的平台选择合适的功能包。简而言之，这个窍门要你牺牲应用的可移植性以换取只有通过对底层主机的直接编程才能获得的运行效率。以下是一些你可以选择用来提升效率的功能包：
Cython
Pylnlne
PyPy
Pyrex
这些功能包的用处各有不同。比如说，使用C语言的数据类型，可以使涉及内存操作的任务更高效或者更直观。Pyrex就能帮助Python延展出这样的功能。Pylnline能使你在Python应用中直接使用C代码。内联代码是独立编译的，但是它把所有编译文件都保存在某处，并能充分利用C语言提供的高效率。
窍门二：在排序时使用键
Python含有许多古老的排序规则，这些规则在你创建定制的排序方法时会占用很多时间，而这些排序方法运行时也会拖延程序实际的运行速度。最佳的排序方法其实是尽可能多地使用键和内置的sort()方法。譬如，拿下面的代码来说：
import operator
somelist = [(1, 5, , (6, 2, 4), (9, 7, 5)]
somelist.sort(key=operator.itemgetter(0))
somelist
#Output = [(1, 5, , (6, 2, 4), (9, 7, 5)]
somelist.sort(key=operator.itemgetter(1))
somelist
#Output = [(6, 2, 4), (1, 5, , (9, 7, 5)]
somelist.sort(key=operator.itemgetter(2))
somelist
#Output = [(6, 2, 4), (9, 7, 5), (1, 5, ]
在每段例子里，list都是根据你选择的用作关键参数的索引进行排序的。这个方法不仅对数值类型有效，还同样适用于字符串类型。
窍门三：针对循环的优化
每一种编程语言都强调最优化的循环方案。当使用Python时，你可以借助丰富的技巧让循环程序跑得更快。然而，开发者们经常遗忘的一个技巧是：尽量避免在循环中访问变量的属性。譬如，拿下面的代码来说：
lowerlist = ['this', 'is', 'lowercase']
upper = str.upper
upperlist = []
append = upperlist.append
for word in lowerlist:
append(upper(word))
print(upperlist)
#Output = ['THIS', 'IS', 'LOWERCASE']
每次你调用str.upper, Python都会计算这个式子的值。然而，如果你把这个求值赋值给一个变量，那么求值的结果就能提前知道，Python程序就能运行得更快。因此，关键就是尽可能减小Python在循环中的工作量。因为Python解释执行的特性，在上面的例子中会大大减慢它的速度。
（注意：优化循环的方法还有很多，这只是其中之一。比如，很多程序员会认为，列表推导式是提高循环速度的最佳方法。关键在于，优化循环方案是提高应用程序运行速度的上佳选择。）
窍门四：使用较新的Python版本
如果你在网上搜索Python，你会发现数不尽的信息都是关于如何升级Python版本。通常，每个版本的Python都会包含优化内容，使其运行速度优于之前的版本。但是，限制因素在于，你最喜欢的函数库有没有同步更新支持新的Python版本。与其争论函数库是否应该更新，关键在于新的Python版本是否足够高效来支持这一更新。
你要保证自己的代码在新版本里还能运行。你需要使用新的函数库才能体验新的Python版本，然后你需要在做出关键性的改动时检查自己的应用。只有当你完成必要的修正之后，你才能体会新版本的不同。
然而，如果你只是确保自己的应用在新版本中可以运行，你很可能会错过新版本提供的新特性。一旦你决定更新，请分析你的应用在新版本下的表现，并检查可能出问题的部分，然后优先针对这些部分应用新版本的特性。只有这样，用户才能在更新之初就觉察到应用性能的改观。
窍门五：尝试多种编码方法
每次创建应用时都使用同一种编码方法几乎无一例外会导致应用的运行效率不尽人意。可以在程序分析时尝试一些试验性的办法。譬如说，在处理字典中的数据项时，你既可以使用安全的方法，先确保数据项已经存在再进行更新，也可以直接对数据项进行更新，把不存在的数据项作为特例分开处理。请看下面第一段代码：
n = 16
myDict = {}
for i in range(0, n):
char = 'abcd'[i%4]
if char not in myDict:
myDict[char] = 0
myDict[char] += 1
print(myDict)
当一开始myDict为空时，这段代码会跑得比较快。然而，通常情况下，myDict填满了数据，至少填有大部分数据，这时换另一种方法会更有效率。
n = 16
myDict = {}
for i in range(0, n):
char = 'abcd'[i%4]
try:
myDict[char] += 1
except KeyError:
myDict[char] = 1
print(myDict)
在两种方法中输出结果都是一样的。区别在于输出是如何获得的。跳出常规的思维模式，创建新的编程技巧能使你的应用更有效率。
窍门六：交叉编译你的应用
开发者有时会忘记计算机其实并不理解用来创建现代应用程序的编程语言。计算机理解的是机器语言。为了运行你的应用，你借助一个应用将你所编的人类可读的代码转换成机器可读的代码。有时，你用一种诸如Python这样的语言编写应用，再以C++这样的语言运行你的应用，这在运行的角度来说，是可行的。关键在于，你想你的应用完成什么事情，而你的主机系统能提供什么样的资源。
Nuitka是一款有趣的交叉编译器，能将你的Python代码转化成C++代码。这样，你就可以在native模式下执行自己的应用，而无需依赖于解释器程序。你会发现自己的应用运行效率有了较大的提高，但是这会因平台和任务的差异而有所不同。
（注意：Nuitka现在还处在测试阶段，所以在实际应用中请多加注意。实际上，当下最好还是把它用于实验。此外，关于交叉编译是否为提高运行效率的最佳方法还存在讨论的空间。开发者已经使用交叉编译多年，用来提高应用的速度。记住，每一种解决办法都有利有弊，在把它用于生产环境之前请仔细权衡。）
在使用交叉编译器时，记得确保它支持你所用的Python版本。Nuitka支持Python2.6, 2.7, 3.2和3.3。为了让解决方案生效，你需要一个Python解释器和一个C++编译器。Nuitka支持许多C++编译器，其中包括Microsoft Visual Studio,MinGW 和 Clang/LLVM。
交叉编译可能造成一些严重问题。比如，在使用Nuitka时，你会发现即便是一个小程序也会消耗巨大的驱动空间。因为Nuitka借助一系列的动态链接库（DDLs）来执行Python的功能。因此，如果你用的是一个资源很有限的系统，这种方法或许不太可行。
不同的编程语言，会有不同 的缓存策略，例如，通过哈希映射、优先级队列等实现缓存。因此，不同的编程语言，在缓存的解决方案方面具有很大差异，可能需要几分钟，也可能需要几小时。
但是，在Python中，标准工具包functools实现了一种名为LRU(Least Recently Used)的缓存策略，可以通过传入参数，来设定缓存最近多少次的计算结果，如果传入参数为None，那么则不缓存。
