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Python性能调优的小技巧有哪些

发表于:2024-11-21 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2024年11月21日,这篇文章主要为大家展示了"Python性能调优的小技巧有哪些",内容简而易懂,条理清晰,希望能够帮助大家解决疑惑,下面让小编带领大家一起研究并学习一下"Python性能调优的小技巧有哪些"这篇文章吧。
千家信息网最后更新 2024年11月21日Python性能调优的小技巧有哪些

这篇文章主要为大家展示了"Python性能调优的小技巧有哪些",内容简而易懂,条理清晰,希望能够帮助大家解决疑惑,下面让小编带领大家一起研究并学习一下"Python性能调优的小技巧有哪些"这篇文章吧。

1 多多使用列表生成式

替换下面代码:

cube_numbers = []  for n in range(0,10):    if n % 2 == 1:      cube_numbers.append(n**3)

为列表生成式写法:

cube_numbers = [n**3 for n in range(1,10) if n%2 == 1]

2 内置函数

尽可能多使用下面这些内置函数:

3 尽可能使用生成器

单机处理较大数据量时,生成器往往很有用,因为它是分小片逐次读取,最大程度节省内存,如下网页爬取时使用yield

import requestsimport redef get_pages(link):  pages_to_visit = []  pages_to_visit.append(link)  pattern = re.compile('https?')  while pages_to_visit:    current_page = pages_to_visit.pop(0)    page = requests.get(current_page)    for url in re.findall('', str(page.content)):      if url[0] == '/':        url = current_page + url[1:]      if pattern.match(url):        pages_to_visit.append(url)    # yield    yield current_pagewebpage = get_pages('http://www.example.com')for result in webpage:  print(result)

4 判断成员所属关系最快的方法使用 in

for name in member_list:  print('{} is a member'.format(name))

5 使用集合求交集

替换下面代码:

a = [1,2,3,4,5]b = [2,3,4,5,6]overlaps = []for x in a:  for y in b:    if x==y:      overlaps.append(x)print(overlaps)

修改为set和求交集:

a = [1,2,3,4,5]b = [2,3,4,5,6]overlaps = set(a) & set(b)print(overlaps)

6 多重赋值

Python支持多重赋值的风格,要多多使用

first_name, last_name, city = "Kevin", "Cunningham", "Brighton"

7 尽量少用全局变量

Python查找最快、效率最高的是局部变量,查找全局变量相对变慢很多,因此多用局部变量,少用全局变量。

8 高效的itertools模块

itertools模块支持多个迭代器的操作,提供最节省内存的写法,因此要多多使用,如下求三个元素的全排列:

import itertoolsiter = itertools.permutations(["Alice", "Bob", "Carol"])list(iter)

9 lru_cache 缓存

位于functools模块的lru_cache装饰器提供了缓存功能,如下结合它和递归求解斐波那契数列第n:

import functools@functools.lru_cache(maxsize=128)def fibonacci(n):  if n == 0:    return 0  elif n == 1:    return 1  return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n-2)

因此,下面的递归写法非常低效,存在重复求解多个子问题的情况:

def fibonacci(n):  if n == 0: # There is no 0'th number    return 0  elif n == 1: # We define the first number as 1    return 1  return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n-2)

10 内置函数、key和itemgetter

上面提到尽量多使用内置函数,如下对列表排序使用keyoperator.itemgetter

import operatormy_list = [("Josh", "Grobin", "Singer"), ("Marco", "Polo", "General"), ("Ada", "Lovelace", "Scientist")]my_list.sort(key=operator.itemgetter(0))my_list

以上是"Python性能调优的小技巧有哪些"这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注行业资讯频道!

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