Python 代码性能优化技巧(2)
03 |
lista = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] |
04 |
listb =[0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,0.01] |
07 |
for i in xrange (1000000): |
08 |
for a in xrange(len1): |
10 |
for b in xrange(len2): |
12 |
print "total run time:" |
上述优化后的程序其运行时间缩短为 102.171999931。在清单 4 中 lista[a] 被计算的次数为 1000000*10*10，而在优化后的代码中被计算的次数为 1000000*10，计算次数大幅度缩短，因此性能有所提升。
充分利用 Lazy if-evaluation 的特性
python 中条件表达式是 lazy evaluation 的，也就是说如果存在条件表达式 if x and y，在 x 为 false 的情况下 y 表达式的值将不再计算。因此可以利用该特性在一定程度上提高程序效率。
清单 6. 利用 Lazy if-evaluation 的特性
03 |
abbreviations = ['cf.', 'e.g.', 'ex.', 'etc.', 'fig.', 'i.e.', 'Mr.', 'vs.'] |
04 |
for i in range (1000000): |
05 |
for w in ('Mr.', 'Hat', 'is', 'chasing', 'the', 'black', 'cat', '.'): |
06 |
if w in abbreviations: |
09 |
print "total run time:" |
在未进行优化之前程序的运行时间大概为 8.84，如果使用注释行代替第一个 if，运行的时间大概为 6.17。
字符串的优化
python 中的字符串对象是不可改变的，因此对任何字符串的操作如拼接，修改等都将产生一个新的字符串对象，而不是基于原字符串，因此这种持续的 copy 会在一定程度上影响 python 的性能。对字符串的优化也是改善性能的一个重要的方面，特别是在处理文本较多的情况下。字符串的优化主要集中在以下几个方面：
- 在字符串连接的使用尽量使用 join() 而不是 +：在代码清单 7 中使用 + 进行字符串连接大概需要 0.125 s，而使用 join 缩短为 0.016s。因此在字符的操作上 join 比 + 要快，因此要尽量使用 join 而不是 +。
清单 7. 使用 join 而不是 + 连接字符串
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list = ['a','b','b','d','e','f','g','h','i','j','k','l','m','n'] |
06 |
for i in range (10000): |
09 |
print "total run time:" |
同时要避免：
而是要使用：
1 |
slist = [func(elt) for elt in somelist] |
- 当对字符串可以使用正则表达式或者内置函数来处理的时候，选择内置函数。如 str.isalpha()，str.isdigit()，str.startswith(('x', 'yz'))，str.endswith(('x', 'yz'))
- 对字符进行格式化比直接串联读取要快，因此要使用
1 |
out = "<html>%s%s%s%s</html>" % (head, prologue, query, tail) |
而避免
1 |
out = "<html>" + head + prologue + query + tail + "</html>" |
使用列表解析（list comprehension）和生成器表达式（generator expression）
列表解析要比在循环中重新构建一个新的 list 更为高效，因此我们可以利用这一特性来提高运行的效率。
03 |
list = ['a','b','is','python','jason','hello','hill','with','phone','test', |
04 |
'dfdf','apple','pddf','ind','basic','none','baecr','var','bana','dd','wrd'] |
06 |
for i in range (1000000): |
09 |
print "total run time:" |
使用列表解析：
1 |
for i in range (1000000): |
时间:2012-07-30 07:46
来源:开源中国社区
作者:IBM/DW
原文链接
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