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分类: Python/Ruby

2023-05-12 14:03:16

  Python是一门应用领域十分广泛的编程语言,在web开发、游戏开发、自动化运维、云计算、数据分析等领域都有非常不错的表现,简单易懂、容易入门、语法清晰、可移植、易维护,而且内置丰富的库,拿来即用,十分方便。不过Python在性能方面有所欠缺,这时我们就需要使用一些小技巧来提升Python程序的性能,本文为大家分享“提升Python程序性能的小习惯”,快来学习一下吧。

  1、使用局部变量

  尽量使用局部变量代替全局变量:便于维护,提高性能并节省内存。

  使用局部变量替换模块名字空间中的变量,例如ls = os.linesep。一方面可以提高程序性能,局部变量查找速度更快;另一方面可用简短标识符替代冗长的模块变量,提高可读性。

  2、减少函数调用次数

  对象类型判断时,采用isinstance(){BANNED}最佳优,采用对象类型身份(id())次之,采用对象值(type())比较{BANNED}最佳次。

  # 判断变量num是否为整数类型

  type(num) == type(0) #调用三次函数

  type(num) is type(0) #身份比较

  isinstance(num,(int)) #调用一次函数

  不要在重复操作的内容作为参数放到循环条件中,避免重复运算。

  # 每次循环都需要重新执行len(a)

  while i < len(a):

  statement

  #len(a)仅执行一次

  m = len(a)

  while i < m:

  statement

  如需使用模块X中的某个函数或对象Y,应直接使用from X import Y,而不是import X; X.Y。这样在使用Y时,可以减少一次查询。

  3、采用映射替代条件查找

  映射的搜索速度远快于条件语句。Python中也没有select-case语句。

  #if查找

  if a == 1:

  b = 10

  elif a == 2:

  b = 20

  ...

  #dict查找,性能更优

  d = {1:10,2:20,...}

  b = d [a]

  4、直接迭代序列元素

  对序列,直接迭代序列元素,比迭代元素的索引速度要更快。

  a = [1,2,3]

  #迭代元素

  for item in a:

  print(item)

  #迭代索引

  for i in range(len(a)):

  print(a[i])

  5、采用生成器表达式替代列表解析

  列表解析,会产生整个列表,对大量数据的迭代会产生负面效应。

  而生成器表达式则不会,其不会真正创建列表,而是返回一个生成器,在需要时产生一个值,对内存更加友好。

  #计算文件f的非空字符个数

  #生成器表达式

  l = sum([len(word) for line in f for word in line.split()])

  #列表解析

  l = sum(len(word) for line in f for word in line.split())

  6、先编译后调用

  使用eval()、exec()函数执行代码时,{BANNED}最佳好调用代码对象,而不是直接调用str,可以避免多次执行重复编译过程,提高程序性能。

  正则表达式模式匹配也类似,也{BANNED}最佳好先将正则表达式模式编译成regex对象,然后再执行比较和匹配。

  7、模块编程习惯

  模块中的{BANNED}最佳高级别Python语句会在模块导入时执行。因此,应尽量将模块所有的功能代码放到函数中,包括主程序相关的功能代码也可放到main()函数中,主程序本身调用main()函数。

  可以在模块的main()函数中书写测试代码。在主程序中,检测name的值,如果为'main',则调用main()函数,进行测试;如果为模块名字,则不进行测试。

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