编程语言运行效率（编程语言运行效率高吗）
摘要：
1、怎样才能提高Python运行效率?... 本篇目录：
怎样才能提高Python运行效率?
1、Numba的优势简单，往往只要1行代码就有惊喜；对循环（loop）有奇效，而往往在科学计算中限制python速度的就是loop；兼容常用的科学计算包，如numpy、cmath等；可以创建ufunc；会自动调整精度，保证准确性。
2、并行任务：如果程序中有多个任务可以并行执行，即它们不会相互阻塞或依赖彼此的结果，那么使用多线程可以同时执行这些任务，从而提高效率。
3、Python是动态语言 动态语言是一类在运行时可以改变其结构的语言，如新的函数、对象、代码可以被引入，已有的函数可以被删除或其他结构上的变化等，该类语言更具有活性，但是不可避免的因为运行时的不确定性也影响运行效率。
4、为了让Python代码运行得更快，应该减少程序的内存使用量，即尽量减少变量或对象的数量。 Python 访问局部变量比全局变量更有效。在有必要之前，应该始终尝试忽略声明全局变量。
什么编写的程序执行效率最低
解释型语言编写的程序执行效率最低。解释型语言，程序不需要编译，程序在运行时才翻译成机器语言，每执行一次都要翻译一次。因此效率比较低。
针对性调优过的汇编速度是最快的。所有的语言最终都到汇编 汇编再到机器语言。 语言编译的时候都有优化，所以好的汇编是最快的。但是差的汇编也不少 MSP430上的程序都有一个判断执行15秒的。
汇编语言属于低级语言是由于其可读性较差，但它由于最直接控制各个寄存器和硬件，所以程序执行效率是最高的。
所以用不同的语言来比较其编码程序的效率，没有定性（前提是他们属于同一层次的编码语言，比如你就不能拿C/C++和python，perl等来比）。
生成目标代码质量高，程序执行效率高 C语言描述问题比汇编语言迅速，工作量小、可读性好，易于调试、修改和移植，而代码质量与汇编语言相当。C语言一般只比汇编程序生成的目标代码效率低10%～20%。
如何提高python的运行效率
1、使用关键字排序有很多古老的Python代码在执行时将花费额外的时间去创建一个自定义的排序函数。
2、比如首先定义一个输出当前时间的函数，再定义一个规定时间格式的函数，把后一个函数作用在前一个函数上，就是一个装饰器，作用是用特定格式输出当前时间。
3、一个很好地例子就是创建一个很大的列表并将它们拼合在一起。
4、为了让Python代码运行得更快，应该减少程序的内存使用量，即尽量减少变量或对象的数量。 Python 访问局部变量比全局变量更有效。在有必要之前，应该始终尝试忽略声明全局变量。
5、在某些情况下，Python多线程可以提高程序的执行效率。多线程是指在一个程序中同时运行多个线程，每个线程可以执行不同的任务，从而实现并发执行。
6、选择性读取列：如果只需要某些列，可以使用`usecols`参数指定所需列的名称或索引，以减少内存消耗和提高读取速度。 使用多进程或多线程：通过使用多进程或多线程可以同时读取和处理多个文件，提高整体效率。
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