Python程序加速：利用函数与技术优化

"该资源是一本关于Python3高级教程的书籍，内容涵盖了数据结构和算法、字符串和文本处理以及数字日期和时间等多个方面，旨在帮助程序员优化和提升Python程序的性能。" 在Python编程中，优化程序运行速度是提高效率的关键。在标题提到的场景中，"加速程序运行-python调用百度人脸识别:来一次颜值评分"，这可能涉及到图像处理和API调用，而描述中提到了程序优化的一般准则和技巧。以下是根据这些信息和标签提供的内容，整理出的一些Python高级知识点： 1. **性能测试**：在优化程序之前，首先要定位问题。通过使用像`cProfile`这样的工具来分析代码，找出程序运行的瓶颈。 2. **函数使用**：组织代码为函数可以提高可读性和可重用性，也有助于减少重复代码，从而提高效率。 3. **数据结构**：了解并使用合适的数据结构如列表、元组、集合和字典，可以显著影响程序运行速度。例如，使用字典进行快速查找，使用列表推导式进行高效操作。 4. **算法选择**：选择正确的算法对于程序性能至关重要。例如，使用优先级队列（`heapq`模块）处理任务调度，使用哈希表（字典）进行查找等。 5. **字符串操作**：字符串是不可变的，因此频繁的字符串操作会导致效率降低。使用`format()`函数或f-string进行格式化字符串，使用正则表达式处理复杂的文本模式匹配。 6. **文本清理**：在处理文本时，可能会遇到需要删除无用字符或标准化Unicode的情况。Python的`unicodedata`模块可以帮助处理Unicode文本。 7. **日期和时间处理**：Python的`datetime`模块提供了处理日期和时间的功能，包括四舍五入、格式化输出和复杂数学运算。 8. **API调用**：调用外部服务如百度人脸识别API时，需要正确处理网络请求和响应，使用`requests`库可以简化这个过程。 9. **内存管理**：避免不必要的数据复制，利用生成器表达式和`yield`函数减少内存占用。 10. **并行处理**：如果任务可以并行化，可以考虑使用`multiprocessing`库来加速计算。 11. **缓存机制**：对于计算密集型但结果可复用的函数，可以使用`lru_cache`装饰器进行缓存，避免重复计算。 12. **编译表达式**：对于重复执行的表达式，可以使用`compile()`函数将其编译为字节码，提高执行速度。 13. **列表推导式和生成器表达式**：这两种方式可以在处理大量数据时节省内存，特别是生成器表达式，它按需生成结果。 14. **字典运算**：Python3.7之后，字典保持了插入顺序，但依然可以利用`items()`, `keys()`, `values()`方法进行高效操作。 15. **错误检查和异常处理**：合理地使用`try/except`来处理可能出现的错误，防止程序意外终止。 以上就是针对标题和描述中涉及的Python高级知识的一些要点，通过这些方法，可以在不依赖C扩展或JIT编译器的情况下优化程序的运行速度。在实际开发中，应结合具体需求灵活应用。