當你尋找這種問題的時候，很開心，你的**水平以及對python的各種資料型別的認知會上公升乙個台階！
我是什麼時候開始思考這種問題的呢？當然是有一天發現模型跑資料的時候，程式一直在執行但卻一直不出最終結果，然後發現作者寫的**真的是低效，不得不說，會寫模型的人不一定會寫**！
1. 用 set 而非 list 進行查詢（初學者的通病）
低效方法：
list_data =
[i for i in
range
(1000000)]
1098987
in list_data # 13.4 ms
set_data =
set(list_data)
1098987
in set_data # 10.3 us
2. 用 dict 而非兩個 list 進行匹配查詢
低效方法：
list_a =
[i for i in
range
(1000000)]
list_b =
[i**
2for i in list_a]
print
(list_b[list_a.index(
876567)]
)# 7.5 ms
dict_ab =
dict
(zip
(list_a, list_b)
)print
(dict_ab.get(
876567
,none))
# 141 us
低速方法：
a =
[i for i in
range
(2000)]
b =[i/
sum(a)
for i in a]
# 32.8 ms
sum_a =
sum(a)
b =[i/sum_a for i in a]
# 266 us
加速你的 Ubuntu Feisty Fawn
方法來自這篇文章 feisty performance fly like a butterfly 中文翻譯 作者總結了很多關於優化和加速 feisty 的方法。按照下面的方法來做，到底有沒有實際效果，就得大家試了才知道，至少我使用後，發現啟動速度有了很大的提高。注意 以下部分步驟如果修改錯誤，會導致...
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