python語言運行速度如此差？

這就要說到 Python 類語言和 C 類語言的主要區別了，Python 屬于解釋型語言，通俗來說就是你可以一句一句地輸入，而 Python 解釋器（Interpreter）可以一句一句地執行，而 C 語言屬于編譯型語言，無法做到這一點，只能一次性輸入完成，編譯成一個完整的程序再執行，而這個編譯的過程由于現代編譯器做了非常多的優化，并且你的程序沒有輸入只有輸出，每次運行都出固定的結果，所以極有可能被編譯器優化成為了只有一條輸出語句（實際情況可能要復雜一些），總的來說就是由于二者之間原理的差異導致了性能的差異，你可以搜一搜相關的資料，關掉 C 語言編譯時的優化，再看一下性能，或者將固定的那些值改為運行時需要輸入再看一下效果。

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Python 相較于 C 的優勢有很多，性能這一方面你不需要關心，做出一個足夠復雜的程序，它們之間運行效率差不了多少的。

python函數深入淺出 16.time.sleep()函數詳解

time.sleep() 函數命名來源于英文單詞time(時間)和sleep(睡眠)。

time 是python帶的非內置庫，使用時需要import,主要用于處理和時間相關的操作。

time.sleep用于給定時間內掛起(等待)當前線程的執行。

time.sleep() 函數的例子：

可以注釋掉time.sleep(2)再運行一次對比一下

可以看到雖然都是打印出一樣的結果，但time.sleep()加入了等待時間

這里還要解釋一下python中線程與進程的區別。

舉個例子，廚房做菜看成是一個進程，那么這個進程下面就可能有多個人或一個人（cpu基本執行單元，即線程）來執行，多個人可以分別洗菜，刷碗，擺盤等等同時作業，他們又是共享這個廚房的資源的。每個人存在一定的資源競爭關系，比如爐火只有1個。

這里time.sleep是針對線程執行的，也就是其中一個人去sleep睡覺了，不影響其他人的繼續工作。

參數

該函數沒有返回值。

結果類似如下：

可以看到秒數相差了5

無

time.sleep()常用于推遲執行的場景

在python中，與時間相關的模塊有：time，datetime以及calendar

對基礎運行環境有疑問的，推薦參考: python函數深入淺出 0.基礎篇

python 運行一個自定義的函數后，感覺系統變慢了

因為程序陷入死循環了，while x 0: 而你輸入的x始終是大于0的，就會一直持續不斷的運行下去，進而占用系統資源了。原因在于，你沒有終止while循環的條件，修改如下

def?my_abs(a,?x=?2):

s=?1;

while?x??0:

s=?s*a;

x?=?x-1??#?每循環一次x就減1，這樣一旦x=0就終止循環了

return?s

print(my_abs(4,3))

python運行速度慢怎么辦

yxhtest7772017-07-18

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python運行速度慢怎么辦？6個Python性能優化技巧

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Python是一門非常酷的語言，因為很少的Python代碼可以在短時間內做很多事情，并且，Python很容易就能支持多任務和多重處理。

Python的批評者聲稱Python性能低效、執行緩慢，但實際上并非如此：嘗試以下6個小技巧，可以加快Python應用程序。

關鍵代碼可以依賴于擴展包

Python使許多編程任務變得簡單，但是對于很關鍵的任務并不總是提供最好的性能。使用C、C++或者機器語言擴展包來執行關鍵任務能極大改善性能。這些包是依賴于平臺的，也就是說，你必須使用特定的、與你使用的平臺相關的包。簡而言之,該解決方案提供了一些應用程序的可移植性,以換取性能,您可以獲得只有通過直接向底層主機編程。

下面這些擴展包你可以考慮添加到你的個人擴展庫中：

Cython

PyInlne

PyPy

Pyrex

這些包有不同的作用和執行方式。例如，Pyrex 讓Python處理一些內存任務變得簡單高效；PyInline可以直接讓你在Python應用程序中使用C代碼，雖然內聯代碼被單獨編譯，但是如果你能高效的利用C代碼，它可以在同一個地方處理每一件事情。

使用關鍵字排序

有很多古老的Python代碼在執行時將花費額外的時間去創建一個自定義的排序函數。最好的排序方式是使用關鍵字和默認的sort()方法。

優化循環

每一種編程語言都強調循環語句的優化，Python也是一樣的。盡管你可以依賴于豐富的技術讓循環運行的更快，然而，開發者經常忽略的一個方法是避免在循環內部使用點拼接字符串。

使用新版本

任何一個在線上搜索Python資料的人都會發現無數關于Python版本遷移的信息。通常，Python每一個版本都針對之前的一個版本做了優化和改進，以讓Python運行的更快。限制因素是你喜歡的函數庫是否也針對Python的新版本做了改進。

當你使用了新的函數庫，獲得了Python的新版本，你需要保證代碼依然能夠運行，檢查應用，修正差異。然后，如果你僅僅是