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九個(gè)讓你的 Python 代碼更快的小技巧

來(lái)源: 責(zé)編: 時(shí)間:2024-01-09 08:53:03 286觀看
導(dǎo)讀哈嘍大家好,我是咸魚我們經(jīng)常聽到 “Python 太慢了”,“Python 性能不行”這樣的觀點(diǎn)。但是,只要掌握一些編程技巧,就能大幅提升 Python 的運(yùn)行速度。今天就讓我們一起來(lái)看下讓 Python 性能更高的 9 個(gè)小技巧原文鏈接:http

哈嘍大家好,我是咸魚kIa28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

我們經(jīng)常聽到 “Python 太慢了”,“Python 性能不行”這樣的觀點(diǎn)。但是,只要掌握一些編程技巧,就能大幅提升 Python 的運(yùn)行速度。kIa28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

今天就讓我們一起來(lái)看下讓 Python 性能更高的 9 個(gè)小技巧kIa28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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字符串拼接的技巧

如果有大量字符串等待處理,字符串連接將成為 Python 的瓶頸。kIa28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

一般來(lái)講,Python 中有兩種字符串拼接方式:kIa28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

  • 使用該 join() 函數(shù)將字符串列表合并為一個(gè)字符串
  • 使用 + or += 符號(hào)將每個(gè)字符串加成一個(gè)

那么哪種方式更快呢?我們一起來(lái)看一下kIa28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

mylist = ["Yang", "Zhou", "is", "writing"]# Using '+'def concat_plus():    result = ""    for word in mylist:        result += word + " "    return result# Using 'join()'def concat_join():    return " ".join(mylist)# Directly concatenation without the listdef concat_directly():    return "Yang" + "Zhou" + "is" + "writing"
import timeitprint(timeit.timeit(concat_plus, number=10000))# 0.002738415962085128print(timeit.timeit(concat_join, number=10000))# 0.0008482920238748193print(timeit.timeit(concat_directly, number=10000))# 0.00021425005979835987

如上所示,對(duì)于拼接字符串列表, join() 方法比在 for 循環(huán)中逐個(gè)添加字符串更快。kIa28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

原因很簡(jiǎn)單。一方面,字符串是 Python 中的不可變數(shù)據(jù),每個(gè) += 操作都會(huì)導(dǎo)致創(chuàng)建一個(gè)新字符串并復(fù)制舊字符串,這會(huì)導(dǎo)致非常大的開銷。kIa28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

另一方面,.join() 方法是專門為連接字符串序列而優(yōu)化的。它預(yù)先計(jì)算結(jié)果字符串的大小,然后一次性構(gòu)建它。因此,它避免了與循環(huán)中 += 操作相關(guān)的開銷,因此速度更快。kIa28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

但是,我們發(fā)現(xiàn)最快其實(shí)是直接用 + 拼接字符串,這是因?yàn)椋?span style="display:none">kIa28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

  • Python 解釋器可以在編譯時(shí)優(yōu)化字符串的連接,將它們轉(zhuǎn)換為單個(gè)字符串。因?yàn)闆](méi)有循環(huán)迭代或函數(shù)調(diào)用,所以它是一個(gè)非常高效的操作。
  • 由于所有字符串在編譯時(shí)都是已知的,因此 Python 可以非常快速地執(zhí)行此操作,比循環(huán)中的運(yùn)行時(shí)連接甚至優(yōu)化 .join() 方法快得多。

總之,如果需要拼接字符串列表,請(qǐng)選擇 join() ;如果直接拼接字符串,只需使用 + 即可。kIa28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

創(chuàng)建列表的技巧

Python 中創(chuàng)建列表的兩種常見方法是:kIa28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

  • 使用函數(shù) list()
  • [] 直接使用

我們來(lái)看下這兩種方法的性能kIa28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

import timeitprint(timeit.timeit('[]', number=10 ** 7))# 0.1368238340364769print(timeit.timeit(list, number=10 ** 7))# 0.2958830420393497

結(jié)果表明,執(zhí)行 list() 函數(shù)比直接使用 [] 要慢。kIa28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

這是因?yàn)?是 [] 字面語(yǔ)法(literal syntax),而 list() 是構(gòu)造函數(shù)調(diào)用。毫無(wú)疑問(wèn),調(diào)用函數(shù)需要額外的時(shí)間。kIa28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

同理,在創(chuàng)建字典時(shí),我們也應(yīng)該利用 {} 而不是 dict()kIa28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

成員關(guān)系測(cè)試的技巧

成員關(guān)系測(cè)試的性能很大程度上取決于底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)kIa28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

import timeitlarge_dataset = range(100000)search_element = 2077large_list = list(large_dataset)large_set = set(large_dataset)def list_membership_test():    return search_element in large_listdef set_membership_test():    return search_element in large_setprint(timeit.timeit(list_membership_test, number=1000))# 0.01112208398990333print(timeit.timeit(set_membership_test, number=1000))# 3.27499583363533e-05

如上面的代碼所示,集合中的成員關(guān)系測(cè)試比列表中的成員關(guān)系測(cè)試要快得多。kIa28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

這是為什么呢?kIa28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

  • 在 Python 列表中,成員關(guān)系測(cè)試 ( element in list ) 是通過(guò)遍歷每個(gè)元素來(lái)完成的,直到找到所需的元素或到達(dá)列表的末尾。因此,此操作的時(shí)間復(fù)雜度為 O(n)。
  • Python 中的集合是作為哈希表實(shí)現(xiàn)的。在檢查成員資格 ( element in set ) 時(shí),Python 使用哈希機(jī)制,其時(shí)間復(fù)雜度平均為 O(1)。

這里的技巧重點(diǎn)是在編寫程序時(shí)仔細(xì)考慮底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。利用正確的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以顯著加快我們的代碼速度。kIa28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

使用推導(dǎo)式而不是 for 循環(huán)

Python 中有四種類型的推導(dǎo)式:列表、字典、集合和生成器。它們不僅為創(chuàng)建相對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)提供了更簡(jiǎn)潔的語(yǔ)法,而且比使用 for 循環(huán)具有更好的性能。kIa28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

因?yàn)樗鼈冊(cè)?Python 的 C 實(shí)現(xiàn)中進(jìn)行了優(yōu)化。kIa28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

import timeitdef generate_squares_for_loop():    squares = []    for i in range(1000):        squares.append(i * i)    return squaresdef generate_squares_comprehension():    return [i * i for i in range(1000)]print(timeit.timeit(generate_squares_for_loop, number=10000))# 0.2797503340989351print(timeit.timeit(generate_squares_comprehension, number=10000))# 0.2364629579242319

上面的代碼是列表推導(dǎo)式和 for 循環(huán)之間的簡(jiǎn)單速度比較。如結(jié)果所示,列表推導(dǎo)式速度更快。kIa28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

訪問(wèn)局部變量速度更快

在 Python 中,訪問(wèn)局部變量比訪問(wèn)全局變量或?qū)ο蟮膶傩愿臁?span style="display:none">kIa28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

import timeitclass Example:    def __init__(self):        self.value = 0obj = Example()def test_dot_notation():    for _ in range(1000):        obj.value += 1def test_local_variable():    value = obj.value    for _ in range(1000):        value += 1    obj.value = valueprint(timeit.timeit(test_dot_notation, number=1000))# 0.036605041939765215print(timeit.timeit(test_local_variable, number=1000))# 0.024470250005833805

原理也很簡(jiǎn)單:當(dāng)編譯一個(gè)函數(shù)時(shí),它內(nèi)部的局部變量是已知的,但其他外部變量需要時(shí)間來(lái)檢索。kIa28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

優(yōu)先考慮內(nèi)置模塊和庫(kù)

當(dāng)我們討論 Python 的時(shí)候,通常指的是 CPython,因?yàn)?CPython 是 Python 語(yǔ)言的默認(rèn)和使用最廣泛的實(shí)現(xiàn)。kIa28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

考慮到它的大多數(shù)內(nèi)置模塊和庫(kù)都是用C語(yǔ)言編寫的,C語(yǔ)言是一種更快、更低級(jí)的語(yǔ)言,我們應(yīng)該利用它的內(nèi)置庫(kù),避免重復(fù)造輪子。kIa28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

import timeitimport randomfrom collections import Counterdef count_frequency_custom(lst):    frequency = {}    for item in lst:        if item in frequency:            frequency[item] += 1        else:            frequency[item] = 1    return frequencydef count_frequency_builtin(lst):    return Counter(lst)large_list = [random.randint(0, 100) for _ in range(1000)]print(timeit.timeit(lambda: count_frequency_custom(large_list), number=100))# 0.005160166998393834print(timeit.timeit(lambda: count_frequency_builtin(large_list), number=100))# 0.002444291952997446

上面的程序比較了計(jì)算列表中元素頻率的兩種方法。正如我們所看到的,利用 collections 模塊的內(nèi)置計(jì)數(shù)器比我們自己編寫 for 循環(huán)更快、更簡(jiǎn)潔、更好。kIa28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

使用緩存裝飾器

緩存是避免重復(fù)計(jì)算和提高程序速度的常用技術(shù)。kIa28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

幸運(yùn)的是,在大多數(shù)情況下,我們不需要編寫自己的緩存處理代碼,因?yàn)?Python 提供了一個(gè)開箱即用的裝飾器 — @functools.cache 。kIa28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

例如,以下代碼將執(zhí)行兩個(gè)斐波那契數(shù)生成函數(shù),一個(gè)具有緩存裝飾器,但另一個(gè)沒(méi)有:kIa28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

import timeitimport functoolsdef fibonacci(n):    if n in (0, 1):        return n    return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)@functools.cachedef fibonacci_cached(n):    if n in (0, 1):        return n    return fibonacci_cached(n - 1) + fibonacci_cached(n - 2)# Test the execution time of each functionprint(timeit.timeit(lambda: fibonacci(30), number=1))# 0.09499712497927248print(timeit.timeit(lambda: fibonacci_cached(30), number=1))# 6.458023563027382e-06

可以看到 functools.cache  裝飾器如何使我們的代碼運(yùn)行得更快。kIa28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

緩存版本的速度明顯更快,因?yàn)樗彺媪讼惹坝?jì)算的結(jié)果。因此,它只計(jì)算每個(gè)斐波那契數(shù)一次,并從緩存中檢索具有相同參數(shù)的后續(xù)調(diào)用。kIa28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

while 1 VS while True

如果要?jiǎng)?chuàng)建無(wú)限 while 循環(huán),我們可以使用 while True or while 1 .kIa28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

它們的性能差異通??梢院雎圆挥?jì)。但有趣的是, while 1 稍微快一點(diǎn)。kIa28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

這是因?yàn)槭?1 字面量,但 True 是一個(gè)全局名稱,需要在 Python 的全局作用域中查找。所以 1 的開銷很小。kIa28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

import timeitdef loop_with_true():    i = 0    while True:        if i >= 1000:            break        i += 1def loop_with_one():    i = 0    while 1:        if i >= 1000:            break        i += 1print(timeit.timeit(loop_with_true, number=10000))# 0.1733035419601947print(timeit.timeit(loop_with_one, number=10000))# 0.16412191605195403

正如我們所看到的,確實(shí) while 1 稍微快一些。kIa28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

然而,現(xiàn)代 Python 解釋器(如 CPython )是高度優(yōu)化的,這種差異通常是微不足道的。所以我們不需要擔(dān)心這個(gè)可以忽略不計(jì)的差異。更不用說(shuō) while True 比 while 1 可讀性更好。kIa28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

按需導(dǎo)入 Python 模塊

在 Python 腳本開頭導(dǎo)入所有模塊似乎是每個(gè)人都會(huì)這么做的操作,事實(shí)上我們沒(méi)有必要導(dǎo)入全部的模塊。如果模塊太大,則根據(jù)需要導(dǎo)入它是一個(gè)更好的主意。kIa28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

def my_function():    import heavy_module    # rest of the function

如上面的代碼所示,heavy_module 在函數(shù)中導(dǎo)入。這是一種“延遲加載”的思想:只有 my_function 被調(diào)用的時(shí)候該模塊才會(huì)被導(dǎo)入。kIa28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

這種方法的好處是,如果 my_function 在腳本執(zhí)行期間從未調(diào)用過(guò),則 heavy_module 永遠(yuǎn)不會(huì)加載,從而節(jié)省資源并減少腳本的啟動(dòng)時(shí)間。kIa28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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