提升Python程式效能的七個習慣

WBOY
發布: 2023-04-16 18:01:03
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提升Python程式效能的七個習慣

1、使用局部變數

盡量使用局部變數取代全域變數:方便維護,提高效能並節省記憶體。

使用局部變數取代模組名字空間中的變量,例如 ls = os.linesep。一方面可以提高程式效能,局部變數查找速度更快;另一方面可用簡短標識符取代冗長的模組變量,提高可讀性。

2、減少函數呼叫次數

物件類型判斷時,採用isinstance()最優,採用物件類型身分(id())次之,採用物件值(type())比較最次。

#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
登入後複製

不要在重複操作的內容作為參數放到循環條件中,避免重複運算。

#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
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如需使用模組X中的某個函數或物件Y,應直接使用from X import Y,而不是import X; X.Y。這樣在使用Y時,可以減少一次查詢(解釋器不必先查找到X模組,然後在X模組的字典中尋找Y)。

3、採用映射替代條件查找

映射(例如dict等)的搜尋速度遠快於條件語句(如if等)。 Python中也沒有select-case語句。

#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]
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4、直接迭代序列元素

對序列(str、list、tuple等),直接迭代序列元素,比迭代元素的索引速度更快。

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])
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5、採用生成器表達式取代列表解析

列表解析(list comprehension),會產生整個列表,對大量資料的迭代會產生負效應。

而生成器表達式則不會,其不會真正創建列表,而是傳回生成器,在需要時產生一個值(延遲計算),對記憶體更友善。

#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())
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6、先編譯後呼叫

使用eval()、exec()函數執行程式碼時,最好呼叫程式碼物件(提前透過compile()函數編譯成字節碼),而不是直接呼叫str,可以避免多次執行重複編譯過程,提高程式效能。

正規表示式模式匹配也類似,也最好先將正規表示式模式編譯成regex物件(透過re.complie()函數),然後再執行比較和匹配。

7、模組程式設計習慣

模組中的最高等級Python語句(沒有縮排的程式碼)會在模組導入(import)時執行(不論其是否真的必要執行)。因此,應盡量將模組所有的功能程式碼放到函數中,包括主程式相關的功能程式碼也可放到main()函數中,主程式本身呼叫main()函數。

可以在模組的main()函數中書寫測試程式碼。在主程式中,偵測name的值,如果為'main'(表示模組是被直接執行),則呼叫main()函數,進行測試;如果為模組名字(表示模組是被呼叫),則不進行測試。

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來源:51cto.com
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