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[资料] 提高Python运行效率的7个窍门
2018-7-10 16:22:55  342 python
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掌握一些技巧,可尽量提高Python程序性能,也可以避免不必要的资源浪费。今天就为大家带来七个可以提升python程序性能的好习惯,赶快来学习吧:、
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()最优,采用对象类型身份(id())次之,采用对象值(type())比较最次。
  1. #判断变量num是否为整数类型
  2. type(num) == type(0) #调用三次函数
  3. type(num) is type(0) #身份比较
  4. isinstance(num,(int)) #调用一次函数
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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。
  1. #每次循环都需要重新执行len(a)
  2. while i < len(a):
  3. statement
  4. #len(a)仅执行一次
  5. m = len(a)
  6. while i < m: statement
复制代码


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(解释器不必首先查找到X模块,然后在X模块的字典中查找Y)。
3、采用映射替代条件查找
映射(比如dict等)的搜索速度远快于条件语句(如if等)。Python中也没有select-case语句。
  1. #if查找
  2. if a == 1:
  3. b = 10
  4. elif a == 2:
  5. b = 20
  6. ...
  7. #dict查找,性能更优
  8. d = {1:10,2:20,...}
  9. b = d[a]
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4、直接迭代序列元素
对序列(str、list、tuple等),直接迭代序列元素,比迭代元素的索引速度要更快。
  1. a = [1,2,3]
  2. #迭代元素
  3. for item in a:
  4. print(item)
  5. #迭代索引
  6. for i in range(len(a)):
  7. print(a[i])
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5、采用生成器表达式替代列表解析
列表解析(list comprehension),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(延迟计算),对内存更加友好。
  1. #计算文件f的非空字符个数
  2. #生成器表达式
  3. l = sum([len(word) for line in f for word in line.split()])
  4. #列表解析
  5. l = sum(len(word) for line in f for word in line.split())
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6、先编译后调用
使用eval()、exec()函数执行代码时,最好调用代码对象(提前通过compile()函数编译成字节码),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,也最好先将正则表达式模式编译成regex对象(通过re.complie()函数),然后再执行比较和匹配。
7、模块编程习惯
模块中的最高级别Python语句(没有缩进的代码)会在模块导入(import)时执行(不论其是否真的必要执行)。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'(表示模块是被直接执行),则调用main()函数,进行测试;如果为模块名字(表示模块是被调用),则不进行测试。

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