如何提升Python程序性能？

　　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。