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一，分析代码运行时间
第1式，测算代码运行时间
平凡方法
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快捷方法（jupyter环境）
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第2式，测算代码多次运行平均时间
平凡方法
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快捷方法（jupyter环境）
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第3式，按调用函数分析代码运行时间
平凡方法
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快捷方法（jupyter环境）
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第4式，按行分析代码运行时间
平凡方法
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快捷方法（jupyter环境）
二，加速你的查找
第5式，用set而非list进行查找
低速方法
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高速方法
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第6式，用dict而非两个list进行匹配查找
低速方法
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高速方法
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三，加速你的循环
第7式，优先使用for循环而不是while循环
低速方法
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高速方法
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第8式，在循环体中避免重复计算
低速方法
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高速方法
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四，加速你的函数
第9式，用循环机制代替递归函数
低速方法
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高速方法
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第10式，用缓存机制加速递归函数
低速方法
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高速方法
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第11式，用numba加速Python函数
低速方法
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高速方法
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五，使用标准库函数进行加速
第12式，使用collections.Counter加速计数
低速方法
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高速方法
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第13式，使用collections.ChainMap加速字典合并
低速方法
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高速方法
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六，使用高阶函数进行加速
第14式，使用map代替推导式进行加速
低速方法
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高速方法
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第15式，使用filter代替推导式进行加速
低速方法
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高速方法
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七，使用numpy向量化进行加速
第16式，使用np.array代替list
低速方法
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高速方法
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第17式，使用np.ufunc代替math.func
低速方法
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高速方法
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第18式，使用np.where代替if
低速方法
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高速方法
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八，加速你的Pandas
第19式，使用csv文件读写代替excel文件读写
低速方法
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高速方法
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第20式， 使用pandas多进程工具pandarallel
低速方法
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高速方法
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九，使用Dask进行加速
第21式，使用dask加速dataframe
低速方法
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高速方法
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第22式，使用dask.delayed进行加速
低速方法
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高速方法
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十，应用多线程多进程加速
第23式，应用多线程加速IO密集型任务
低速方法
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高速方法
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第24式，应用多进程加速CPU密集型任务
低速方法
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高速方法
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