如何优化频繁调用子程序以提高 Python 程序性能？
您正在遇到一个常见问题，即在主程序中频繁调用子程序会导致性能下降。以下是您可以采取的一些措施来解决此问题：
硬件评估：
评估您的硬件资源，确保您的计算机具有足够的处理能力来处理如此大量的子程序调用。
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代码优化：
仔细审查您的代码，寻找可以优化的循环或算法。探索使用内建库中的替代方法，它们可能更有效率。
多线程：
考虑使用多线程来并发处理多个子程序调用。这可以显着提高性能，但需要仔细设计和实现。
分散调用：
将大量子程序调用分散到不同的时间段，例如通过创建任务队列或使用延迟调用。这可以防止单个子程序调用占据过多的系统资源。
具体措施示例：
优化 get_result() 函数：
在您的 main.py 中，可以优化 get_result() 函数以减少文件 I/O 和数据处理时间。
使用 subprocess.Popen()：
尝试使用 subprocess.Popen() 替代 subprocess.run()，它允许您更细粒度地控制子进程的创建和管理。
考虑缓存：
如果您知道某些子程序的输出结果不会经常更改，可以考虑缓存这些结果以避免重复调用。
其他建议：
- 确保子程序仅执行必要的操作，避免不必要的处理。
- 考虑将子程序编译为可执行文件以提高启动时间。
- 使用性能分析工具（例如 cProfile 或 line_profiler）来识别代码中的瓶颈。
