Python 코드 성능 최적화 전체 전략 <h2>
<as> 파이썬 동적 유형 해석 언어로서, 달리기 속도는 C와 같은 정적 유형 편집 언어보다 느리게 될 수 있습니다. 그러나 특정 기술과 전략을 통해 파이썬 코드 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 기사에서는 파이썬 코드를 최적화하여 더 빠르고 효율적으로 실행하도록하는 방법에 대해 논의하고 Python의 </as>
</h2> 모듈을 사용하여 시간을 수행하기 위해 코드를 정확하게 측정합니다. <p>
<note note> <:> 참고 : <code>timeit
기본적으로 모듈은 코드를 백만 번 반복하여 측정 결과의 정확성과 안정성을 보장합니다.
timeit
는 모듈에 고정식 타이머를 제공하며, 이는 짧은 시간 간격을 측정하는 데 적합합니다. 예를 들면 :
I. I/O- 덴세 작동 최적화 timeit
print_hi
i/o- 덴세 작업은 I/O 운영을 완료하기 위해 대부분의 절차를 사용하는 프로그램 또는 작업을 말합니다. I/O 운영에는 디스크의 데이터 읽기, 데이터에 대한 데이터, 디스크, 네트워크 통신 등이 포함됩니다. 이러한 작업에는 일반적으로 하드웨어 장비가 포함되므로 실행 속도는 하드웨어 성능 및 I/O 대역폭으로 제한됩니다.
import timeit def print_hi(name): print(f'Hi, {name}') if __name__ == '__main__': t = timeit.Timer(setup='from __main__ import print_hi', stmt='print_hi("leapcell")') print(t.timeit())
프로그램이 I/O 작동을 실행할 때 데이터를 외부 장치에서 메모리로 메모리로 전송하거나 메모리에서 외부 장치로 전송하기 위해 데이터를 전송할 때까지 대기해야합니다. 이로 인해 프로그램 실행이 발생할 수 있습니다. 블로킹.
CPU 활용 : I/O 작동의 대기 시간으로 인해 CPU는이 기간 동안 자유 상태에있을 수있어 CPU 활용률이 낮습니다.
예를 들어 time
time.perf_counter()
의 빈 메소드를 호출하면 프로그램 속도가 크게 향상됩니다.
import time start_time = time.perf_counter() # ...你的代码逻辑... end_time = time.perf_counter() run_time = end_time - start_time print(f"程序运行时间: {run_time} 秒")
<步 步> <<> 비동기 I/O : 및 기타 비동기 프로그래밍 모델을 사용하여 I/O 운영이 완료되기를 기다리는 동안 프로그램이 다른 작업을 계속 수행 할 수 있도록하여 CPU 활용률이 높아집니다.
<冲 冲> <<> 쿠션 :버퍼를 사용하여 데이터를 일시적으로 저장하여 I/O 작업 주파수를 줄입니다.
<行 行> <<> 병렬 처리 : <🎜 🎜> 전체 데이터의 속도 처리 속도를 향상시키기 위해 여러 I/O 작업을 병렬로 수행합니다.<化 化> <<> 최적화 된 데이터 구조 :
적절한 데이터 구조를 선택하여 데이터 읽기 및 쓰기 시간 수를 줄입니다.import timeit def print_hi(name): print(f'Hi, {name}') if __name__ == '__main__': t = timeit.Timer(setup='from __main__ import print_hi', stmt='print_hi("leapcell")') print(t.timeit())
import time start_time = time.perf_counter() # ...你的代码逻辑... end_time = time.perf_counter() run_time = end_time - start_time print(f"程序运行时间: {run_time} 秒")
<>> 사용 <<> : <🎜 🎜>
<、> <<> 4. 사이클 대신 <🎜를 사용하십시오.
<函> <<> 기능은 일반적으로 전통적인 <🎜주기보다 더 효율적입니다.
<统 统> <<> 전통적인 사이클 방법 : <🎜 🎜> join()
join()
<、 、> <<> 5. 올바른 데이터 구조를 선택하십시오
%
두 포인트 검색을 사용하는 것을 고려하십시오.
<六> <<> 6. 불필요한 함수 호출을 피하십시오import time import timeit def print_hi(name): print(f'Hi, {name}') return if __name__ == '__main__': start_time = time.perf_counter() t = timeit.Timer(setup='from __main__ import print_hi', stmt='print_hi("leapcell")') t.timeit() end_time = time.perf_counter() run_time = end_time - start_time print(f"程序运行时间: {run_time} 秒")
join()
<七> <<> 일곱, 불필요한 소개를 피하십시오
def print_hi(name): return
8. 글로벌 변수 사용을 피하십시오
map()
9, 모듈 및 기능 속성 액세스를 피하십시오
10, 내부 사이클에서 계산을 줄입니다 map()
for
(여기에는 Python Code Performance Optimization과 관련이 없기 때문에 LeapCell 플랫폼에 대한 생략 된 소개가 있습니다)
<..>
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위 내용은 파이썬 성능 팁을 알아야합니다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!