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这篇文章主要介绍了提高python程序性能的方法,具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下。希望大家阅读完这篇文章后大有收获。下面让小编带着大家一起了解一下。
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Python在性能方面并不擅长,但通过一些提示,您可以尝试提高程序性能并避免不必要的资源浪费。
1.使用局部变量
尝试使用局部变量而不是全局变量使其易于维护,有助于提高性能并节省内存。
使用局部变量替换模块命名空间中的变量,例如ls = os.linesep。一方面,它可以提高程序性能,因为局部变量的搜索速度更快; 另一方面,冗长的模块变量可以用短标识符替换,以提高可读性。
2.减少函数调用的次数
在确定对象类型时,最佳使用isinstance(),次优使用id(),最差type()用于比较。
#Determine whether the variable num is an integer type type(num) == type(0) #call the function three times type(num) is type(0) #identity comparison isinstance(num,(int)) #call the function once
不要将重复操作作为参数放在循环中,以避免重复计算。
#Each loop needs to re-execute len(a) while i < len(a): statement #Only execute len(a) once m = len(a) while i < m: statement
要Y在模块中使用函数或对象X,您应该from X import Y直接使用 而不是 import X; X.Y。因此,在使用时Y,您可以减少一次查询(解释器不必先找到X模块,然后Y在X模块的字典中查找)。
3.使用映射替换条件搜索
映射的搜索速度(例如dict等)比条件语句(例如if等)快得多。select-casePython中没有声明。
#if? reach if a == 1: b = 10 elif a == 2: b = 20 ... #dict reach,better performance d = {1:10,2:20,...} b = d[a]
4.直接迭代序列元素
对于序列(str,list,tuple等),迭代序列元件直接比迭代元件索引更快。
a = [1,2,3] #Iterate elements for item in a: print(item) #Iterate indexes for i in range(len(a)): print(a[i])
5.用生成器表达式替换列表解析
列表理解将产生整个列表,对大量数据的迭代产生负面影响。
但是生成器表达式没有。它实际上并不创建一个列表,而是返回一个生成器,它在需要时产生一个值(延迟),这对内存更友好。
#Calculate the number of non-null characters in file f #List analysis l = sum([len(word) for line in f for word in line.split()]) #generator expression l = sum(len(word) for line in f for word in line.split())
6.首先编译然后调用
当使用该函数 eval() 并 exec() 执行代码时,最好调用代码对象(通过compile() 函数预先编译成字节码 )而不是str 直接调用 ,这样可以避免多次重复编译过程并提高程序的性能。
正则表达式模式匹配是类似的。re.complie() 在执行比较和匹配之前,最好将正则表达式模式编译为正则表达式对象(通过 函数)。
7.模块编程的习惯
模块中最高级别的Python语句(无缩进代码)将在导入模块时执行(是否真的需要执行)。因此,您应该尝试将模块的所有功能代码放入函数中(与主程序相关的功能代码也可以放入 main() 函数中,主程序本身调用该 main() 函数)。
测试代码可以main() 在模块的功能中编写 。__name__ 将在主程序中检测到该值 。如果是' __main__'(表示模块是直接执行的),则main() 调用该 函数进行测试; 如果它是模块的名称(表示模块被调用),则不会执行测试。
感谢你能够认真阅读完这篇文章,希望小编分享提高python程序性能的方法内容对大家有帮助,同时也希望大家多多支持创新互联,关注创新互联行业资讯频道,遇到问题就找创新互联,详细的解决方法等着你来学习!