【收集】有哪些方法可以提高Python代码运行速度？
欢迎将你的方法分享出来。
方案来自 梦想橡皮擦 狂飙组基于 GPT 编写的 “程秘”
使用 Numpy 和 Pandas 等高效科学计算库：这些库提供了高效的数组和数据框操作。
避免使用全局解释器锁（GIL）：GIL 限制了 Python 代码的并行性，因此避免使用它可以提高代码的效率。
使用 Cython 或 Numba 编写代码：这些工具可以使您的 Python 代码更快。
使用缓存：将经常计算的结果存储在缓存中可以提高代码的运行速度。
对高负载代码进行分析：使用 cProfile 或 Pyflame 等工具分析高负载代码并找到瓶颈。
使用多线程或多进程：适当地使用多线程或多进程可以提高代码的效率。
优化代码结构：使用简单易读的代码结构可以提高代码的运行速度。
升级硬件：如果代码仍然运行得很慢，则可能需要升级硬件以提高代码的效率。
device选gpu来提速
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话: