开发python如何高效运行提高效率？
随着人工智能的大热，让Python逐渐走入人们的视线，一跃成为热门编程语言。Python的语言特性让它具备很多独特的优势，譬如能通过极少量代码完成许多操作，以及多进程，能够轻松支持多任务处理。除了多种优势外，Python也有不好的地方，运行较慢，下面为大家介绍6个窍门，可以帮你提高Python的运行效率。
1、在排序时使用键Python含有许多古老的排序规则，这些规则在你创建定制的排序方法时会占用很多时间，而这些排序方法运行时也会拖延程序实际的运行速度。最佳的排序方法其实是尽可能多地使用键和内置的sort()方法。
2、交叉编译你的应用开发者有时会忘记计算机其实并不理解用来创建现代应用程序的编程语言。计算机理解的是机器语言。为了运行你的应用，你借助一个应用将你所编的人类可读的代码转换成机器可读的代码。有时，你用一种诸如Python这样的语言编写应用，再以C这样的语言运行你的应用，这在运行的角度来说，是可行的。关键在于，你想你的应用完成什么事情，而你的主机系统能提供什么样的资源。
3、关键代码使用外部功能包Python简化了许多编程任务，但是对于一些时间敏感的任务，它的表现经常不尽人意。使用C/C或机器语言的外部功能包处理时间敏感任务，可以有效提高应用的运行效率。这些功能包往往依附于特定的平台，因此你要根据自己所用的平台选择合适的功能包。简而言之，这个窍门要你牺牲应用的可移植性以换取只有通过对底层主机的直接编程才能获得的运行效率。
4、针对循环的优化每一种编程语言都强调最优化的循环方案。当使用Python时，你可以借助丰富的技巧让循环程序跑得更快。然而，开发者们经常遗忘的一个技巧是：尽量避免在循环中访问变量的属性。
5、尝试多种编码方法每次创建应用时都使用同一种编码方法几乎无一例外会导致应用的运行效率不尽人意。可以在程序分析时尝试一些试验性的办法。譬如说，在处理字典中的数据项时，你既可以使用安全的方法，先确保数据项已经存在再进行更新，也可以直接对数据项进行更新，把不存在的数据项作为特例分开处理。
6、使用较新的Python版本你要保证自己的代码在新版本里还能运行。你需要使用新的函数库才能体验新的Python版本，然后你需要在做出关键性的改动时检查自己的应用。只有当你完成必要的修正之后，你才能体会新版本的不同。
掌握一些小窍门可以帮助你更好的运用Python完成工作，但更重要的还是要掌握扎实的基础。
希望我的回答能帮到大家！
现有一个程序,如何完成它的启动脚本()和终止脚本()？
不知道作者是不是刚学习Python的，我的理解是作者可能想知道系统（linux）系统下系统如何调用Python程序。下面就重点描述一下Python在系统（Linux）下如何调用执行。
如何在系统下执行Python脚本当我们写完一个Python脚本的时候，如果是在Python的IDE工具下，可以直接点击IDE工具栏上的RUN-执行，就可以让脚本执行，形如：
我们也可以通过命令的形式执行：python（python的安装路径）文件的路径
SH文件s件是bash脚本，如果想运行需要通过sh[文件名].sh
。
结合作者提的问题是，如何通过bash脚本实现程序的执行。启动脚本还是挺容易实现的，就是在新建的bash脚本（
）中添加python的执行命令：python文件路径
对于
相对于来说要复杂一些，因为脚本执行的过程是系统层面的，因为你需要找到该程序是在程序中的进程号然后杀掉。
整个过程就是这样的，先执行python文件，然后找到执行Python文件的进程，并且杀掉。
通过bash脚本去执行python并且关掉，实现的原理在上面已经描述了。最后，为了防止理解上的偏差，还有一种可能就是作者希望通过python的脚本去执行
和
这两个脚本，如果是那样的话，我们可以借助os模块去执行shell的脚本命令。