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Python 2.7.6在Ubuntu 16系统上性能提升秘籍：轻松实现系统与代码双优化

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在处理Python 2.7.6在Ubuntu 16系统上的性能优化时，我们需要从两个方面入手：系统层面和代码层面。以下是一些实用的技巧，帮助你轻松实现性能提升。

系统层面优化

1. 调整虚拟内存

虚拟内存是操作系统用来扩展物理内存的一种技术。适当调整虚拟内存可以提高Python程序的性能。

# 查看当前虚拟内存配置
cat /proc/meminfo

# 调整虚拟内存
sudo vi /etc/sysctl.conf

# 添加以下内容：
vm.swappiness=10

# 重新加载sysctl配置
sudo sysctl -p

2. 开启预读

预读是Linux内核的一项技术，可以预先读取即将访问的数据，从而提高磁盘性能。

# 查看预读配置
cat /sys/block/sda/queue/read_ahead_kb

# 调整预读大小
echo 256 > /sys/block/sda/queue/read_ahead_kb

3. 关闭不必要的系统服务

关闭不必要的系统服务可以减少系统资源的占用，提高Python程序的性能。

# 查看正在运行的服务
service --status-all

# 关闭不必要的系统服务
sudo systemctl stop <service_name>

代码层面优化

1. 使用with语句管理资源

使用with语句可以确保资源在使用后正确关闭，从而提高程序性能。

with open('example.txt', 'r') as f:
    for line in f:
        print(line)

2. 利用生成器

生成器可以减少内存占用，提高程序性能。

def my_generator():
    for i in range(10):
        yield i

for item in my_generator():
    print(item)

3. 使用functools.lru_cache装饰器

functools.lru_cache装饰器可以将函数的结果缓存起来，避免重复计算，提高程序性能。

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=128)
def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

print(fibonacci(10))

4. 使用多线程或多进程

对于计算密集型或I/O密集型任务，使用多线程或多进程可以提高程序性能。

import threading

def task():
    # ... 你的任务代码 ...

# 创建线程
threads = [threading.Thread(target=task) for _ in range(4)]

# 启动线程
for thread in threads:
    thread.start()

# 等待线程结束
for thread in threads:
    thread.join()

通过以上方法，你可以在Ubuntu 16系统上轻松实现Python 2.7.6性能的提升。希望这些技巧能帮助你解决实际问题，提高工作效率。

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