提升Python运行速度的5个小技巧
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Python 是世界上使用最广泛的编程语言之一。它是一种解释型高级通用编程语言，具有广泛的用途，几乎可以将其用于所有事物。其以简单的语法、优雅的代码和丰富的第三方库而闻名。python除了有很多优点外，但在速度上还有一个非常大的缺点。
虽然Python代码运行缓慢，但可以通过下面分享的5个小技巧提升Python运行速度！
首先，定义一个计时函数timeshow，通过简单的装饰，可以打印指定函数的运行时间。
这个函数在下面的例子中会被多次使用。
def timeshow(func): from time import time def newfunc(*arg, **kw): t1 = time() res = func(*arg, **kw) t2 = time() print(f"{func.__name__: >10} : {t2-t1:.6f} sec") return res return newfunc@timeshowdef test_it(): print("hello pytip")test_it()
1. 选择合适的数据结构
使用正确的数据结构对python脚本的运行时间有显着影响。Python 有四种内置的数据结构：
列表: List
元组: Tuple
集合: Set
字典: Dictionary
但是，大多数开发人员在所有情况下都使用列表。这是不正确的做法，应该根据任务使用合适数据结构。
运行下面的代码，可以看到元组执行简单检索操作的速度比列表快。其中dis模块反汇编了一个函数的字节码，这有利于查看列表和元组之间的区别。
import disdef a(): data = [1, 2, 3, 4, 5,6,7,8,9,10] x =data[5] return xdef b(): data = (1, 2, 3, 4, 5,6,7,8,9,10) x =data[5] return xprint("-----:使用列表的机器码:------")dis.dis(a)print("-----:使用元组的机器码:------")dis.dis(b)
运行输出:
-----:使用列表的机器码:------3 0 LOAD_CONST 1 (1)2 LOAD_CONST 2 (2)4 LOAD_CONST 3 (3)6 LOAD_CONST 4 (4)8 LOAD_CONST 5 (5)10 LOAD_CONST 6 (6)12 LOAD_CONST 7 (7)14 LOAD_CONST 8 (8)16 LOAD_CONST 9 (9)18 LOAD_CONST 10 (10)20 BUILD_LIST 1022 STORE_FAST 0 (data)4 24 LOAD_FAST 0 (data)26 LOAD_CONST 5 (5)28 BINARY_SUBSCR30 STORE_FAST 1 (x)5 32 LOAD_FAST 1 (x)34 RETURN_VALUE-----:使用元组的机器码:------7 0 LOAD_CONST 1 ((1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10))2 STORE_FAST 0 (data)8 4 LOAD_FAST 0 (data)6 LOAD_CONST 2 (5)8 BINARY_SUBSCR10 STORE_FAST 1 (x)9 12 LOAD_FAST 1 (x)14 RETURN_VALUE
看下列表的机器码，冗长而多余！
2. 善用强大的内置函数和第三方库
如果你正在使用python并且仍在自己编写一些通用函数(比如加法、减法)，那么是在侮辱python。 Python有大量的库和内置函数来帮助你不用编写这些函数。 如果研究下，那么你会惊奇地发现几乎90%的问题已经有第三方包或内置函数来解决。
可以通过访问官方文档查看所有内置函数。你也可以在wiki python上找到更多使用内置函数的场景。
比如，现在我们想合并列表中的所有单词为一个句子，比较法自己编写和调用库函数的区别:
# ❌ 正常人能想到的方法@timeshowdef f1(list): s ="" for substring in list: s += substring return s# ✅ pythonic 的方法@timeshowdef f2(list): s = "".join(list) return sl = ["I", "Love", "Python"] * 1000 # 为了看到差异，我们把这个列表放大了f1(l)f2(l)
运行输出:
f1 : 0.000227 secf2 : 0.000031 sec
3. 少用循环
用 列表推导式 代替循环
用 迭代器 代替循环
用 filter() 代替循环
减少循环次数，精确控制，不浪费CPU
## 返回n以内的可以被7整除的所有数字。# ❌ 正常人能想到的方法:@timeshowdef f_loop(n): L=[] for i in range(n): if i % 7 ==0: L.append(i) return L# ✅ 列表推导式@timeshowdef f_list(n): L = [i for i in range(n) if i % 7 == 0] return L# ✅ 迭代器@timeshowdef f_iter(n): L = (i for i in range(n) if i % 7 == 0) return L# ✅ 过滤器 @timeshowdef f_filter(n): L = filter(lambda x: x % 7 == 0, range(n)) return L# ✅ 精确控制循环次数 @timeshowdef f_mind(n): L = (i*7 for i in range(n//7)) return Ln = 1_000_000f_loop(n)f_list(n)f_iter(n)f_filter(n)f_mind(n)
输出为:
f_loop : 0.083017 secf_list : 0.056110 secf_iter : 0.000015 secf_filter : 0.000003 secf_mind : 0.000002 sec
谁快谁慢，一眼便知！
filter 配合lambda大法就是屌！！！
4. 避免循环重复计算
如果你有一个迭代器，必须用它的元素做一些耗时计算，比如匹配正则表达式。你应该将正则表达式模式定义在循环之外，因为最好只编译一次模式，而不是在循环的每次迭代中一次又一次地编译它。
只要有可能，就应该尝试在循环外进行尽可能多的运算，比如将函数计算分配给局部变量，然后在函数中使用它。
# ❌ 应改避免的方式：@timeshowdef f_more(s): import re for i in s: m = re.search(r'a*[a-z]?c', i)# ✅ 更好的方式：@timeshowdef f_less(s): import re regex = re.compile(r'a*[a-z]?c') for i in s: m = regex.search(i)s = ["abctestabc"] * 1_000f_more(s)f_less(s)
输出为:
f_more : 0.001068 secf_less : 0.000365 sec
5. 少用内存、少用全局变量
内存占用是指程序运行时使用的内存量。为了让Python代码运行得更快，应该减少程序的内存使用量，即尽量减少变量或对象的数量。
Python 访问局部变量比全局变量更有效。在有必要之前，应该始终尝试忽略声明全局变量。一个在程序中定义过的全局变量会一直存在，直到整个程序编译完成，所以它一直占据着内存空间。另一方面，局部变量访问更快，且函数完成后即可回收。因此，使用多个局部变量比使用全局变量会更好。
# ❌ 应该避免的方式：message = "Line1\n"message += "Line2\n"message += "Line3\n"# ✅ 更好的方式：l = ["Line1","Line2","Line3"]message = '\n'.join(l)# ❌ 应该避免的方式：x = 5y = 6 def add(): return x+yadd()# ✅ 更好的方式：def add(): x = 5 y = 6 return x+yadd()
总结
本篇文章就到这里了，希望能够给你带来帮助，也希望您能够多多关注好二三四的更多内容!
