如何進(jìn)行Python性能優(yōu)化生產創效，是本文探討的主要問題結構。本文會(huì)涉及常見的代碼優(yōu)化方法，性能優(yōu)化工具的使用以及如何診斷代碼的性能瓶頸等內(nèi)容優化上下，希望可以給Python開發(fā)人員一定的參考能力建設。

Python代碼優(yōu)化常見技巧

代碼優(yōu)化能夠讓程序運(yùn)行更快，它是在不改變程序運(yùn)行結(jié)果的情況下使得程序的運(yùn)行效率更高生產體系，根據(jù)80/20原則服務，實(shí)現(xiàn)程序的重構(gòu)、優(yōu)化能力和水平、擴(kuò)展以及文檔相關(guān)的事情通常需要消耗80%的工作量覆蓋。優(yōu)化通常包含兩方面的內(nèi)容：減小代碼的體積，提高代碼的運(yùn)行效率研究。

改進(jìn)算法高效，選擇合適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

一個(gè)良好的算法能夠?qū)π阅芷鸬疥P(guān)鍵作用，因此性能改進(jìn)的首要點(diǎn)是對(duì)算法的改進(jìn)提高。在算法的時(shí)間復(fù)雜度排序上依次是：

O(1)–O(lgn)–O(nlgn)–O(n^2)–O(n^3)–O(n^k)–O(k^n)–O(n!)

因此假如能夠在時(shí)間復(fù)雜度上對(duì)算法進(jìn)行一定的改進(jìn)機構，對(duì)性能的提高不言而喻。但對(duì)具體算法的改進(jìn)不屬于本文討論的范圍交流，讀者可以自行參考這方面資料基礎。下面的內(nèi)容將集中討論數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的選擇。

字典(dictionary)與列表(list)

Python字典中使用了hashtable推進一步，因此查找操作的復(fù)雜度為O(1)高質量，而list實(shí)際是個(gè)數(shù)組，在list中選擇適用，查找需要遍歷整個(gè)list管理，其復(fù)雜度為O(n)，因此對(duì)成員的查找訪問等操作字典要比list更快。

清單1.代碼dict.py

代碼如下:

fromtimeimporttime

t=time()

list=[‘a(chǎn)’,’b’,’is’,’python’,’jason’,’hello’,’hill’,’with’,’phone’,’test’,

‘dfdf’,’apple’,’pddf’,’ind’,’basic’,’none’,’baecr’,’var’,’bana’,’dd’,’wrd’]

#list=dict.fromkeys(list,True)

printlist

filter=[]

foriinrange(1000000):

forfindin[‘is’,’hat’,’new’,’list’,’old’,’.’]:

iffindnotinlist:

filter.append(find)

print“totalruntime:”

printtime()-t

上述代碼運(yùn)行大概需要16.09seconds改進措施。假如去掉行#list=dict.fromkeys(list,True)的注釋就此掀開，將list轉(zhuǎn)換為字典之后再運(yùn)行，時(shí)間大約為8.375seconds今年，效率大概提高了一半穩步前行。因此在需要多數(shù)據(jù)成員進(jìn)行頻繁的查找或者訪問的時(shí)候，使用dict而不是list是一個(gè)較好的選擇動手能力。

集合(set)與列表(list)

set的union逐步改善，intersection，difference操作要比list的迭代要快提升。因此假如涉及到求list交集大大提高，并集或者差的問題可以轉(zhuǎn)換為set來操作。

清單2.求list的交集：

代碼如下:

fromtimeimporttime

t=time()

lista=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,13,34,53,42,44]

listb=[2,4,6,9,23]

intersection=[]

foriinrange(1000000):

forainlista:

forbinlistb:

ifa==b:

intersection.append(a)

print“totalruntime:”

printtime()-t

上述程序的運(yùn)行時(shí)間大概為：

totalruntime:

38.

清單3.使用set求交集

代碼如下:

fromtimeimporttime

t=time()

lista=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,13,34,53,42,44]

listb=[2,4,6,9,23]

intersection=[]

foriinrange(1000000):

list(set(lista)set(listb))

print“totalruntime:”

printtime()-t

改為set后程序的運(yùn)行時(shí)間縮減為8.75研究成果，提高了4倍多取得了一定進展，運(yùn)行時(shí)間大大縮短。讀者可以自行使用表1其他的操作進(jìn)行測(cè)試大面積。

表1.set常見用法

語法操作說明

set(list1)|set(list2)union包含list1和list2所有數(shù)據(jù)的新集合

set(list1)set(list2)intersection包含list1和list2中共同元素的新集合

set(list1)–set(list2)difference在list1中出現(xiàn)但不在list2中出現(xiàn)的元素的集合

對(duì)循環(huán)的優(yōu)化

對(duì)循環(huán)的優(yōu)化所遵循的原則是盡量減少循環(huán)過程中的計(jì)算量積極參與，有多重循環(huán)的盡量將內(nèi)層的計(jì)算提到上一層。下面通過實(shí)例來對(duì)比循環(huán)優(yōu)化后所帶來的性能的提高培養。程序清單4中交流研討，假如不進(jìn)行循環(huán)優(yōu)化，其大概的運(yùn)行時(shí)間約為132.375。

清單4.為進(jìn)行循環(huán)優(yōu)化前

代碼如下:

fromtimeimporttime

t=time()

lista=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]

listb=[0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,0.01]

foriinrange(1000000):

forainrange(len(lista)):

forbinrange(len(listb)):

x=lista[a]+listb[b]

print“totalruntime:”

printtime()-t

現(xiàn)在進(jìn)行如下優(yōu)化，將長(zhǎng)度計(jì)算提到循環(huán)外措施，range用xrange代替，同時(shí)將第三層的計(jì)算lista[a]提到循環(huán)的第二層相關。

清單5.循環(huán)優(yōu)化后

代碼如下:

fromtimeimporttime

t=time()

lista=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]

listb=[0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,0.01]

len1=len(lista)

len2=len(listb)

foriinxrange(1000000):

forainxrange(len1):

temp=lista[a]

forbinxrange(len2):

x=temp+listb[b]

print“totalruntime:”

printtime()-t

上述優(yōu)化后的程序其運(yùn)行時(shí)間縮短為102.。在清單4中l(wèi)ista[a]被計(jì)算的次數(shù)為1000000*10*10豐富內涵，而在優(yōu)化后的代碼中被計(jì)算的次數(shù)為1000000*10生產效率，計(jì)算次數(shù)大幅度縮短，因此性能有所提升多種。

充分利用Lazyif-evaluation的特性

python中條件表達(dá)式是lazyevaluation的將進一步，也就是說假如存在條件表達(dá)式ifxandy，在x為false的情況下y表達(dá)式的值將不再計(jì)算發展成就。因此可以利用該特性在一定程度上提高程序效率成就。

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