Python 如何加速代码？
在我的程序中，我有一个方法，每次调用它时需要打开大约4个文件，因为我需要获取一些数据。所有这些数据都来自我一直存储在列表中的文件，以备操作。 我大约需要调用这个方法10000次。这使得我的程序非常慢 有什么方法可以更好地处理这些文件，并将整个数据存储在列表中，这会耗费时间？对于列表来说，什么是更好的选择 我可以给出一些代码，但我之前的问题是封闭的，因为这只会让每个人感到困惑，因为它是大程序的一部分，需要完全解释才能理解，所以我不会给出任何代码，请建议将此作为一般问题来思考的方式Python 如何加速代码？,python,optimization,Python,Optimization,在我的程序中，我有一个方法，每次调用它时需要打开大约4个文件，因为我需要获取一些数据。所有这些数据都来自我一直存储在列表中的文件，以备操作。 我大约需要调用这个方法10000次。这使得我的程序非常慢 有什么方法可以更好地处理这些文件，并将整个数据存储在列表中，这会耗费时间？对于列表来说，什么是更好的选择 我可以给出一些代码，但我之前的问题是封闭的，因为这只会让每个人感到困惑，因为它是大程序的一部分，需要完全解释才能理解，所以我不会给出任何代码，请建议将此作为一般问题来思考的方式 提前感谢打开、关
提前感谢打开、关闭和读取文件10000次总是很慢的。你能打开文件一次，对列表执行10000次操作，然后关闭文件一次吗？打开、关闭和读取文件10000次总是很慢的。您能打开文件一次，对列表执行10000次操作，然后关闭文件一次吗？最好将数据加载到数据库中，并在数据库中放置一些索引。然后对您的数据进行简单查询将非常快。建立数据库不需要很多工作。您可以创建一个数据库，而不需要单独的过程，而且它没有复杂的安装过程。最好将数据加载到数据库中，并在数据库上放置一些索引。然后对您的数据进行简单查询将非常快。建立数据库不需要很多工作。您可以创建一个数据库，而不需要单独的过程，也不需要复杂的安装过程。一般策略是，如果数据是静态的，并且相对较小，最好将其保存在内存缓存中。然后，10k调用将读取内存缓存而不是文件。快得多 如果要修改数据，另一种选择可能是像SQLite这样的数据库，或者嵌入式MS SQL Server（还有其他数据库！） 目前还不清楚这是什么样的数据。它是简单的配置/属性数据吗？有时，您可以找到库来处理这些数据的加载/操作/存储，并且它通常有自己的内部内存缓存，您所需要做的只是调用一个或两个函数
如果没有更多关于文件（它们有多大？）和数据（它是如何格式化和结构的？）的信息，很难说得更多。作为一般策略，如果数据是静态的且相对较小，最好将其保存在内存缓存中。然后，10k调用将读取内存缓存而不是文件。快得多 如果要修改数据，另一种选择可能是像SQLite这样的数据库，或者嵌入式MS SQL Server（还有其他数据库！） 目前还不清楚这是什么样的数据。它是简单的配置/属性数据吗？有时，您可以找到库来处理这些数据的加载/操作/存储，并且它通常有自己的内部内存缓存，您所需要做的只是调用一个或两个函数
如果没有关于文件（有多大？）和数据（如何格式化和结构化？）的更多信息，很难说更多。通过要运行的调用方法调用打开文件。将数据作为参数传递给方法从要运行的调用方法调用打开文件的方法。将数据作为参数传递给方法如果文件是结构化的，类似于配置文件，那么最好使用ConfigParser库，否则如果您有其他结构化格式，那么我认为最好将所有这些数据存储在JSON或XML中，并对数据执行任何必要的操作如果文件是结构化的，类似于配置文件，最好使用ConfigParser库，否则如果您有其他结构格式，那么我认为最好将所有这些数据存储在JSON或XML中，并对您的数据执行任何必要的操作每次调用该方法时是否使用整个文件？例如，它可以使用数据库吗？如果是这样，那么我将考虑将文件内容转储到SQLite数据库中，并使用SQL查询每次调用所需的数据。。我的文件在每次调用时都是使用整个文件的方法吗？例如，它可以使用数据库吗？如果是这样，那么我将考虑将文件内容转储到SQLite数据库中，并使用SQL查询每次调用所需的数据。。我的每个文件大约500KB，大约3200个文件，每个文件大约400kb。对于每个调用，将使用其中的4个文件。我将只使用文件数据，而不是文件中的数据。我只需要读取它们。只是属性数据，每行有5个字。我发现你的想法很有趣，如何存储在缓存中？嗯，我猜您的数据是这样的：
property 1=word1 word2 word3 word4 word5property1word1 word2 word3 word4 word5property key=value