Python 性能優(yōu)化常見技巧有：改進(jìn)算法選擇合適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；并行編程；減少冗余數(shù)據(jù)；循環(huán)優(yōu)化；字符串的優(yōu)化；函數(shù)和模塊優(yōu)化；表達(dá)式優(yōu)化等。根據(jù) 80/20 原則，實(shí)現(xiàn)程序的重構(gòu)、優(yōu)化、擴(kuò)展以及文檔相關(guān)的事情通常需要消耗 80% 的工作量。
Python應(yīng)用也有許多優(yōu)化措施，如使用異步、理解性能測(cè)試工具，以及使用多解釋器等。

性能分析主要分為兩類：基于事件的性能分析(event-based profiling)和統(tǒng)計(jì)式的性能分析(statistical profiling)。優(yōu)化通常包含兩方面的內(nèi)容：減小代碼的體積，提高代碼的運(yùn)行效率。Python中最常用的性能分析工具主要有：cProfiler, line_profiler以及memory_profiler等。

使用python時(shí)，要養(yǎng)成使用 os.path.join 的習(xí)慣

pipenv shell
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple joblib
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple flask
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyinstaller
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple MarkupSafe
pyinstaller -D -w kyj050.py

對(duì)應(yīng)依賴比較多的程序，建議使用 -D， -F更適合單文件的py腳本

pyinstaller -D -w predict_rec.py

RecursionError: maximum recursion depth exceeded
在*.spec文件中增加兩行
import sys
sys.setrecursionlimit(100000)

pyinstaller predict_rec.spec
pyinstaller recc.spec

Pyinstaller UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xce in position解決方案
chcp 65001
pyinstaller rec_f.spec

OCR虛擬環(huán)境打包腳本
pipenv --three
pipenv shell
pip install D:\program\python\paddlepaddle-1.7.2-cp37-cp37m-win_amd64.whl
pip install flask
pip install tornado

網(wǎng)絡(luò)好的話可以跳過以下兩步
pip install D:\program\python\opencv_python-4.4.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
pip install D:\program\python\matplotlib-3.3.2-cp37-cp37m-win_amd64.whl
pip install D:\program\python\PyQt5-5.15.1-5.15.1-cp35.cp36.cp37.cp38.cp39-none-win_amd64.whl
pip install matplotlib==3.3.0
AttributeError: module 'sip' has no attribute 'setapi'
pip install --upgrade matplotlib
pip install pyqt5
python -m pip install pypiwin32

pip uninstall matplotlib
pip uninstall pyqt5

WinXP虛擬環(huán)境安裝
pipenv --three
pipenv shell
pip install D:\program\python\paddlepaddle-1.5.2-cp37-cp37m-win_amd64.whl
pip install D:\program\python\paddlepaddle-1.6.3-cp37-cp37m-win_amd64.whl

網(wǎng)絡(luò)好的話可以跳過以下兩步
pip install D:\program\python\opencv_python-4.4.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
pip install D:\program\python\matplotlib-3.3.2-cp37-cp37m-win_amd64.whl
pip install flask
pip install D:\program\python\numpy-1.19.3-cp37-cp37m-win_amd64.whl

ImportError: DLL load failed: 動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)(DLL)初始化例程失敗

1. 卸載目前安裝的tensorflow：pip uninstall tensorflow
2. 安裝舊版本的tensorflow：pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow==1.5

-c的作用是返回錯(cuò)誤信息！如果有報(bào)錯(cuò)的話，將在控制臺(tái)顯示。這里，要做好截圖的準(zhǔn)備，因?yàn)榭刂婆_(tái)報(bào)錯(cuò)后是一閃而過的，如下。

pyinstaller -p C:\Users\PL-RD.virtualenvs\no_server-NBCSumUj\Lib\site-packages -D -c rec.py
pyinstaller -p C:\Users\PL-RD.virtualenvs\no_server-NBCSumUj\Lib\site-packages -F -c rec.py

pyinstaller -p C:\Users\PL-RD.virtualenvs\env-A89Qz4pK\Lib\site-packages -D -c rec.py
pyinstaller -p C:\Users\PL-RD.virtualenvs\env-A89Qz4pK\Lib\site-packages -F -c rec.py

pyinstaller -p C:\Users\PL-RD.virtualenvs\pack_exe-NbvpC7L7\Lib\site-packages -D -c api.py
pyinstaller -p C:\Users\PL-RD.virtualenvs\pack_exe-NbvpC7L7\Lib\site-packages -F -c api.py
pyinstaller api.py --hidden-import pkg_resources

pyinstaller -p C:\Users\PL-RD.virtualenvs\pack_exe-NbvpC7L7\Lib\site-packages -D -c rec.py
pyinstaller -p C:\Users\PL-RD.virtualenvs\pack_exe-NbvpC7L7\Lib\site-packages -F -c rec_f.py
pyinstaller -p C:\Users\PL-RD.virtualenvs\model_api-drqWMESO\Lib\site-packages -F -w rec_f.py

get all libraries used in the script from Lib\site-packages to your application directory will work