7个Python优化原则：让代码运行的更快

见贤思齐

在众多编程语言中，Python是通用性非常高的语言之一，同时具有简单性和可读性。Python因其易于阅读的语法、面向对象的特性、社区支持和大量的库而受到广泛的欢迎。它可用于数据分析、人工智能、Web开发、游戏开发等领域。然而，与任何编程语言一样，Python也拥有一定的劣势。其中之一是性能优化。由于其是解释语言的性质，开发人员总是对其速度和性能感到担忧。这正是代码优化发挥作用的地方。什么是代码优化？Python是一种解释性语言，这意味着它的运行速度不如类似C语言这样的编译语言。但是，我们可以利用某些技术和策略来优化Python代码并提高其性能。本文讲述了如何让Python代码运行得更快、更高效的一些原则。在本文中，我们使用Python的timeit模块对代码执行的时间测量。注意：timeit模块默认运行该函数一百万次。下面让我们一起来看看这些优化原则吧~原则一：使用生成器生成列表、字典在Python2.7和其以上版本中，增加了对列表、字典、集合使用生成器的功能，这些功能使得以更简洁和更有效的方式生成列表、字典和集合。使用传统的循环方法创建一个函数并生成一个列表：>>>defdo_1():...list_object=[]...foriinrange(100):...list_object.append(i)1234导入Python内置timeit模块来查看此函数运行多长时间：>>>importtimeit>>>t=timeit.Timer(setup='from__main__importdo_1',stmt='do_1()')>>>t.timeit()5.52615307499999612345上面的输出显示该函数大约需要5.52秒运行。现在，使用生成器生成此列表并查看需要多长时间：>>>defdo():...[iforiinrange(100)]>>>t=timeit.Timer(setup='from__main__importdo',stmt='do()')>>>t.timeit()2.8055624799999921234567从上面的代码中可以看出，该函数的运行时间大约为2.81秒。从上述的推导式程序中可以看出，除了理解更简洁、更容易阅读之外，它也更快。这使得此方法成为生成列表和循环的首选方法。原则二：避免字符串连接，使用join()拼接使用+=运算符进行字符串连接是开发人员通常用来连接字符串的方法。但是，在循环内，由于字符串的不可变性质，它可能会很慢。相反，请使用str.join()方法来实现高效串联。使用+=运算符连接字符串并查看其执行时间：>>>defdo():...obj=["hello","my","name","is","Delight","!"]...s=""...foreleminobj:...s+=elem>>>importtimeit>>>t=timeit.Timer(setup='from__main__importdo',stmt='do()')>>>t.timeit()0.45126600800000461234567891011使用+=运算符实现字符串连接，大约需要0.45秒才能完成。使用join()来实现字符串拼接：>>>defdo():...s=["hello","my","name","is","Delight","!"]..."".join(s)>>>importtimeit>>>t=timeit.Timer(setup='from__main__importdo',stmt='do()')>>>t.timeit()0.22072907100005068123456789使用join()将函数的执行时间从0.45秒减少到0.22秒。原则三：使用Map做循环体在大多数情况下，for循环可以替换为更高效的函数，称为map()。map()函数是一个内置的高阶函数，允许您将给定函数应用于可迭代的对象（例如列表、元组或字符串）。使用map()的主要优点是它提供了一种简洁高效的数据转换方法，无需显式循环。传统的循环方式：defdo()bj=["hello","my","name","is","Delight","!"]new=[]foriinobj:new.append(i.upper())importtimeitt=timeit.Timer(setup='from__main__importdo',stmt='do()')t.timeit()0.26445533200012505123456789101112该函数执行了0.26秒。使用map()函数做相同的功能：defsquare(x):returnx.upper()defdo()bj=["hello","my","name","is","Delight","!"]map(square,obj)importtimeitt=timeit.Timer(setup='from__main__importdo',stmt='do()')t.timeit()0.2195811860001413212345678910111213该函数用了0.22秒。原则四：选择正确的数据结构选择正确的数据结构会对Python代码的执行速度产生重大影响。不同的数据结构针对特定类型的操作进行了优化，选择合适的数据结构可以加快查找、插入、删除速度，并提高整体性能。例如，判断容器内元素的时候，字典就比列表快的多。>>>defdo():...fruits_list=['apple','banana','orange','grape','pear']...'banana'infruits_list...'kiwi'infruits_list>>>importtimeit>>>t=timeit.Timer(setup='from__main__importdo',stmt='do()')>>>t.timeit()0.24339481300014086>>>defdo():...fruits_list={'apple','banana','orange','grape','pear'}...'banana'infruits_list...'kiwi'infruits_list>>>importtimeit>>>t=timeit.Timer(setup='from__main__importdo',stmt='do()')>>>t.timeit()0.180559106999908181234567891011121314151617181920原则5：尽量避免全局变量全局变量在跨程序共享数据方面发挥着重要作用。但是，应谨慎使用它们，并且仅在必要时使用。访问全局变量比访问局部变量慢。请注意始终尽量减少全局变量的使用，尤其是在循环内。原则6：避免不必要的函数调用避免Python中不必要的函数调用对于提高代码的效率和性能非常重要。不必要的函数调用会带来开销、消耗内存并减慢程序的执行速度。尽可能组合操作。原则7：避免不必要的import避免Python中不必要的import语句对于维护干净、高效的代码至关重要。不必要的import有时会导致模块之间的循环依赖。总结在本文中，我们介绍了优化Python代码的7个原则，这7个原则能够充分利用Python的潜力，提高Python代码执行效率。