117笔记问答在 Linux 下高效运行 Python，可以遵循以下建议：
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安装 Python：首先确保你已经在系统上安装了 Python。如果没有，请访问 Python 官网（https://www.python.org/downloads/ ）下载并安装适合你的 Linux 发行版的 Python 版本。
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使用虚拟环境：为了避免不同项目之间的依赖关系冲突，建议使用虚拟环境（virtualenv）。要创建一个虚拟环境，请执行以下命令：
python3 -m venv my_project_env
这将在当前目录下创建一个名为 my_project_env 的虚拟环境。要激活虚拟环境，请执行以下命令：
source my_project_env/bin/activate
- 安装依赖库：在虚拟环境中，使用
pip安装所需的 Python 库。例如，要安装 Flask，请执行以下命令：
pip install Flask
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使用 PyCharm 或其他 IDE：使用像 PyCharm（https://www.jetbrains.com/pycharm/ ）这样的集成开发环境（IDE）可以提高开发效率。IDE 提供了代码补全、调试、性能分析等功能。
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代码优化：编写高效的 Python 代码，遵循最佳实践，例如使用列表推导式、生成器表达式和内置函数，避免全局变量，合理使用类和模块等。
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使用性能分析工具：为了找出代码中的性能瓶颈，可以使用 Python 的内置性能分析工具，如
cProfile。要使用cProfile，只需在命令行中输入以下命令：
python3 -m cProfile my_script.py
这将输出一个性能分析报告，帮助你找到需要优化的地方。
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并行和并发：利用多核处理器并行处理任务，可以使用
multiprocessing库。对于 I/O 密集型任务，可以考虑使用asyncio库实现并发。 -
使用 C 扩展：对于计算密集型任务，可以考虑使用 C 扩展来加速代码执行。Python 的
ctypes库可以用来调用 C 函数，或者使用第三方库如Cython或Ctypes。 -
代码重构：定期审查和重构代码，确保其结构清晰、易于维护。
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学习和分享：不断学习新的编程技巧和最佳实践，与他人分享经验和知识，以提高整体开发效率。