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加快Python運(yùn)行時(shí)速度的技巧有哪些

本篇內(nèi)容介紹了“加快Python運(yùn)行時(shí)速度的技巧有哪些”的有關(guān)知識(shí)，在實(shí)際案例的操作過程中，不少人都會(huì)遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

在綿陽等地區(qū)，都構(gòu)建了全面的區(qū)域性戰(zhàn)略布局，加強(qiáng)發(fā)展的系統(tǒng)性、市場(chǎng)前瞻性、產(chǎn)品創(chuàng)新能力，以專注、極致的服務(wù)理念，為客戶提供做網(wǎng)站、成都網(wǎng)站制作網(wǎng)站設(shè)計(jì)制作定制網(wǎng)站建設(shè),公司網(wǎng)站建設(shè),企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),成都品牌網(wǎng)站建設(shè),成都全網(wǎng)營(yíng)銷,成都外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè),綿陽網(wǎng)站建設(shè)費(fèi)用合理。

0.優(yōu)化原理

在深入探討代碼優(yōu)化的細(xì)節(jié)之前，我們需要了解一些代碼優(yōu)化的基本原理。

確保代碼可以首先正常工作。因?yàn)榭焖僦谱髡_的程序要比制作快速的程序容易得多。
權(quán)衡優(yōu)化成本。優(yōu)化要付出代價(jià)。例如，更少的運(yùn)行時(shí)通常需要更多的空間使用，或者更少的運(yùn)行時(shí)通常需要更多的運(yùn)行時(shí)間。
優(yōu)化不能犧牲代碼的可讀性。

1. Python中正確的數(shù)據(jù)類型用法

1.1用set替換list以檢查元素是否在序列中

根據(jù)Python的時(shí)間復(fù)雜度，list的s操作中x的平均情況為O(n)。另一方面，集合的s操作中x的平均情況為O(1)。

1.2使用defaultdict初始化字典

我們應(yīng)該使用defaultdict進(jìn)行初始化。

2.用生成器表達(dá)式替換列表推導(dǎo)

# Bad: 447ms nums_sum_list_comprehension = sum([num**2 for num in range(1000000)]) # Good: 300 msnums_sum_generator_expression = sum((num**2 for num in range(1000000)))

生成器表達(dá)式的另一個(gè)好處是，我們無需迭代就可以在不將整個(gè)列表對(duì)象構(gòu)建和保存在內(nèi)存中的情況下獲得結(jié)果。換句話說，生成器表達(dá)式可以節(jié)省內(nèi)存使用量。

import sys # Badnums_squared_list = [num**2 for num in range(1000000)] print(sys.getsizeof(nums_squared_list))  # 87632 # Goodnums_squared_generator = (num**2 for num in range(1000000)) print(sys.getsizeof(nums_squared_generator))  # 128

3.用局部變量替換全局變量

我們應(yīng)該將全局變量放入函數(shù)中。局部變量比全局變量快。

4.避免點(diǎn)操作

4.1避免函數(shù)訪問

每次我們使用。要訪問該函數(shù)，它將觸發(fā)特定的方法，例如__getattribute __()和__getattr __()。這些方法將使用字典操作，這將導(dǎo)致時(shí)間成本。我們可以使用從xx導(dǎo)入xx來消除此類費(fèi)用。

根據(jù)技術(shù)3，我們還可以將全局函數(shù)分配給局部函數(shù)。

此外，我們可以將list.append()方法分配給本地函數(shù)。

4.2避免類屬性訪問

訪問self._value的速度比訪問局部變量的速度慢。我們可以將class屬性分配給局部變量以加快運(yùn)行時(shí)間。

5.避免不必要的抽象

當(dāng)使用其他處理層(例如裝飾器，屬性訪問，描述符)包裝代碼時(shí)，這會(huì)使代碼變慢。在大多數(shù)情況下，有必要重新考慮是否有必要使用這些層。一些C / C ++程序員可能會(huì)遵循使用getter / setter函數(shù)訪問屬性的編碼風(fēng)格。但是我們可以使用更簡(jiǎn)單的寫作風(fēng)格。

6.避免數(shù)據(jù)重復(fù)

6.1避免無意義的數(shù)據(jù)復(fù)制

value_list是沒有意義的。

6.2更改值時(shí)避免使用temp變量

不需要臨時(shí)變量。

6.3連接字符串時(shí)用join()替換+

當(dāng)使用a + b連接字符串時(shí)，Python將申請(qǐng)內(nèi)存空間，并將a和b分別復(fù)制到新應(yīng)用的內(nèi)存空間。這是因?yàn)镻ython中的字符串?dāng)?shù)據(jù)類型是不可變的對(duì)象。如果串聯(lián)n個(gè)字符串，它將生成n-1個(gè)中間結(jié)果，并且每個(gè)中間結(jié)果都將應(yīng)用于內(nèi)存空間并復(fù)制新的字符串。

另一方面，join()將節(jié)省時(shí)間。它將首先計(jì)算需要應(yīng)用的總內(nèi)存空間，然后一次申請(qǐng)所需的內(nèi)存，然后將每個(gè)字符串元素復(fù)制到內(nèi)存中。

7.利用if語句的短路評(píng)估

Python使用短路技術(shù)來加快對(duì)真值的評(píng)估。如果第一個(gè)語句為假，則整個(gè)事情必須為假，因此它將返回該值。否則，如果第一個(gè)值為true，則檢查第二個(gè)值并返回該值。

因此，為了節(jié)省運(yùn)行時(shí)間，我們可以遵循以下規(guī)則：

if a and b：變量a應(yīng)該具有很高的False概率，因此Python不會(huì)計(jì)算b。
if a or b：變量a應(yīng)該具有較高的True概率，因此Python不會(huì)計(jì)算b。

8.循環(huán)優(yōu)化

8.1 for

for循環(huán)比while循環(huán)快。

8.2用隱式for循環(huán)替換顯式for循環(huán)

8.3減少內(nèi)部for循環(huán)的計(jì)算

我們將sqrt(x)從內(nèi)部for循環(huán)移動(dòng)到外部for循環(huán)。

9.使用numba.jit

Numba可以將Python函數(shù)JIT編譯為機(jī)器代碼以執(zhí)行，從而大大提高了代碼速度。有關(guān)numba的更多信息，請(qǐng)參見主頁。

我們使用上面的示例。