系统级优化

为了使Python在CentOS上运行得更迅速，先说说需要从系统层面进行优化。

更新鲜系统

确保你的CentOS系统是最新鲜的， 能通过以下命令更新鲜系统：

sudo yum update

安装最新鲜版本的Python和少许不了的开发库

sudo yum install python36 python36-devel

用优化的Python说明白器

用PyPy等替代Python说明白器，它们通常给更优良的性能。

安装PyPy

安装PyPy能通过以下命令：

sudo yum install pypy

调整内核参数

优化内核参数以搞优良性能，比方说调整swappiness值：

sudo sysctl -w vm.swappiness=10

代码级优化

对代码进行优化是搞优良Python性能的关键。

用内置函数和标准库

用Python的内置函数和标准库，基本上原因是它们通常比自定义代码更迅速。比方说用sum函数替代循环遍历能显著提升性能。

优化数据结构和算法

选择合适的数据结构和算法， 比方说用字典进行飞迅速查找，用集合进行飞迅速成员资格检查。

少许些不少许不了的内存分配

用列表解析和生成器表达式来避免不少许不了的内存分配。比方说：

my_list =   # 用列表解析创建列表
squares_gen = )  # 用生成器表达式

用局部变量

局部变量比全局变量访问速度更迅速。

避免不少许不了的抽象和函数调用

少许些不少许不了的类和函数抽象，直接编写具体代码。

用并发和许多线程

利用许多线程和许多进程搞优良I/O密集型任务的性能。比方说用multiprocessing模块：

import multiprocessing
def worker_function:
    return x * x
with multiprocessing.Pool as pool:
    results = pool.map)

用性能琢磨工具

用性能琢磨工具能帮你找出代码中的瓶颈。

cProfile

用cProfile进行性能琢磨，找出代码中的瓶颈。比方说：

import cProfile
def your_function:
    # 你的代码
cProfile.run')

Line_profiler和内存琢磨工具

用Lineprofiler进行逐行性能琢磨，用memoryprofiler监控内存用情况。

编译型 和第三方库

用Cython将Python代码转换为C代码， 然后编译成二进制文件，显著搞优良运行速度。

Cython

NumPy和SciPy

这些个库给了许许多用于数值计算的高大效函数，能显著搞优良程序的性能。

其他优化技巧

避免不少许不了的类型转换， 类型转换会消耗材料，尽兴许保持数据类型一致。

用缓存手艺，对于再来一次计算的后来啊，能用缓存来存储后来啊，避免不少许不了的计算。

通过上述方法，能显著提升Python在CentOS上的性能。需要注意的是在进行优化时得根据具体的应用场景和需求选择合适的优化策略。

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