大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于如何提升python学习效率的，于是小编就整理了2个相关介绍如何提升Python学习效率的解答，让我们一起看看吧。
python性能？
如果是计算密集型的应用，纯Python的性能比C，java什么的要差。
一般的Web应用有大量的网络IO，磁盘IO，只有少量的逻辑判断和计算，这种时候Python的性能劣势不明显。
Python需要提高计算性能的时候，可以通过C扩展，Cython，或者Pypy的途径。
开发效率还是很重要的，这么『慢』的一门语言，在计算和数据分析领域能成为主要工具语言，是有道理的。
python的性能要从几个方面看，如果只看标准版的语言实现本身，性能可以说是很差的，因为动态语言本身就决定了很多东西要运行时检查，并且标准版没有对字节码做jit等优化，等于是直接解释
不过，由于python很多基础库是用C实现，如果库执行比例较大，速度还是可以接受，典型例子是python的高精度计算，long类型是C语言实现，而jre中Java的Biginteger是用j***a自己实现，因此高密度的高精度计算python还要快些，因此很多系统***用核心用C改写的方式，和python结合使用，根据***定律，只需改写较少的模块就能较大提高效率
python频繁写入文件时提速的方法？
频繁写入文件时，可以***用以下方法提升写入速度：
1. 使用缓存：将要写入的数据先存储在内存中，当缓存满时再一次性写入文件。这种方式可以减少频繁的I/O操作，提高效率。
2. 使用二进制模式：在使用open()函数打开文件时，使用二进制模式（"wb"）可以避免文本模式下的编码转换和换行符处理，从而提高写入速度。
3. 减少系统调用：在进行频繁写入时，可以将多个数据合并成一个大的字符串或字节串，然后一次性写入文件。这样可以减少系统调用次数，提高效率。
4. 使用多线程或多进程：将写入操作放到单独的线程或进程中进行，可以避免阻塞主程序，并且利用多核CPU提高并发能力。
其实上很简单，两行代码就可以搞定 >>> a=open(r'C:\Users\Administrator\Desktop\123.txt', 'r+') >>> print a.readlines()
1. 考虑异步写入：如果写入是短时间的任务，可以使用异步IO来延迟IO操作，这可以让CPU在其他任务上有更多机会。
2. 减少文件访问的次数：如果你需要在多次写入操作之间写入相同的文件，可以尝试将多次写入操作合并为一次写入操作。
3. 合理地使用缓冲区：如果你使用了缓冲区，那么你可以将数据先写入缓冲区，在缓冲区达到一定大小时一次性写入文件，这样可以减少IO操作的次数。
4. 使用适当的文件打开模式：如果你需要在写入大量数据时减少IO操作的次数，可以使用二进制模式打开文件，这样可以避免将数据转换为[_a***_]串再写入文件。
5. 合理地使用锁：如果你需要在多线程或多进程中写入相同的文件，可以使用锁来保证线程或进程的互斥性，从而避免多个线程或进程同时写入文件时出现竞争条件。
请注意，这些建议只是其中的一部分，具体的提速方法取决于你的应用场景和需求。
到此，以上就是小编对于如何提升python学习效率的问题就介绍到这了，希望介绍关于如何提升python学习效率的2点解答对大家有用。
