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Python代码性能优化

性能代码Python 2023-01-31 08:01:28 314人浏览 薄情痞子

Python 官方文档:入门教程 => 点击学习

摘要

python性能优化的一般步骤: 步骤1:找到性能 瓶颈 步骤2:优化性能 瓶颈 步骤3:Goto 『步骤1』 找出瓶颈 不要相信直觉,使用专业工具 使用专业工具: profile / cprofil

python性能优化的一般步骤:

步骤1:找到性能 瓶颈
步骤2:优化性能 瓶颈
步骤3:Goto 『步骤1』

找出瓶颈

不要相信直觉,使用专业工具

使用专业工具:

profile / cprofile

line_profiler

iPython: %prun

使用 timeit 模块来评判性能

import timeit
timeit.Timer(…).timeit()
ipython: %prun

例一:

def function1(): 
    for item in range(1000000):         
        pass

在python2中,range的实现方式是直接在内存中开辟一个静态的数组,而xrange则是通过迭代的方式动态的去生成,所以显而易见,在需要的数据量特别大的时候,range则会非常的耗费内存,所以其优化方式如下:

def function2(): 
    for item in xrange(1000000):         
        pass

简单来说,就是在需要range时,用xrange来代替,需要注意的是,在python3中,已经用xrange来代替range了,所以在python3里面,不存在这种性能问题。

例二:

def function1(l):
    result = []
    for i in l:
        if i % 2 == 0:
            result.append(i)
    return result

列表迭代式相对与一般的for循环或while循环迭代方式拥有更好的性能,所以可以用列表迭代式进行代替,但是这样会大大降低代码的可读性,所以在性能和代码可读性方面要认真权衡。

def function2(l):
    return [i for i in l if i % 2 == 0]

例三:

def add_two(i):
    return i + 2

def function1(l):
    result = []
    for item in l:
        result.append(chr(add_two(item)))
    return result

在python里,访问局部变量的速度要快于访问全剧变量,并且函数调用开销也是不容忽视的。因此,可以通过以下方式来进行优化:

def function2(l):
    result = []
    lchr = chr
    for item in l:
        result.append(lchr(item + 1))
    return result

例四:

l = range(10000) 

def function1(): 
    return 9000 in l

上边提到过,range的效率是相当低的,这是第一点,第二点是在判断一个数是否在一个列表中时,采用迭代的方式来判断,其时间复杂度是O(n),而当采用set时,由于set的实现方式是基于哈希的方式进行存取的,故在找一个元素是否在一个列表里的时候,其时间复杂度为O(1),效率提高了n倍,而且n越大,效率提高的就越明显。

s = set(range(10000)) 

def function2(item): 
    return item in s

例五:

def function1():
    l = []
    for i in xrange(10000):
        l.insert(0, i)

这段代码的功能是往列表里面插入1-10000,且每次将新的元素插入到列表0号位置,但是由于列表的特性,每次插入到最左端的话,就需要将列表已存入的值整体右移,再将新的值插入0号位置。这样将使大量的时间耗费在移动元素上,造成效率低下,对于这种要求,我们可以使用deque来做双端队列。总结来说就是用正确的结构来做正确的事情。类似的结构还有:bisect / heapq / array / collections等。

from collections import deque 

def function2(): 
    l = deque() 
    for i in xrange(10000):
        l.appendleft(i)

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--结束END--

本文标题: Python代码性能优化

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