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Python 代码性能优化技巧 (1)

为了部落发布于 2018-01-02 09:26查看:9127回复:1

        代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高,根据 80/20 原则,实现程序的重构、优化、扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量。优化通常包含两方面的内容:减小代码的体积,提高代码的运行效率。

        改进算法,选择合适的数据结构

        一个良好的算法能够对性能起到关键作用,因此性能改进的首要点是对算法的改进。在算法的时间复杂度排序上依次是:

        O(1) -> O(lg n) -> O(n lg n) -> O(n^2) -> O(n^3) -> O(n^k) -> O(k^n) -> O(n!)

        因此如果能够在时间复杂度上对算法进行一定的改进,对性能的提高不言而喻。但对具体算法的改进不属于本文讨论的范围,读者可以自行参考这方面资料。下面的内容将集中讨论数据结构的选择。

        ●字典 (dictionary) 与列表 (list)

        Python 字典中使用了 hash table,因此查找操作的复杂度为 O(1),而 list 实际是个数组,在 list 中,查找需要遍历整个 list,其复杂度为 O(n),因此对成员的查找访问等操作字典要比 list 更快。

        清单 1. 代码 dict.py

image.png     

        上述代码运行大概需要 16.09seconds。如果去掉行 #list = dict.fromkeys(list,True) 的注释,将 list 转换为字典之后再运行,时间大约为 8.375 seconds,效率大概提高了一半。因此在需要多数据成员进行频繁的查找或者访问的时候,使用 dict 而不是 list 是一个较好的选择。

        ●集合 (set) 与列表 (list)

        set 的 union, intersection,difference 操作要比 list 的迭代要快。因此如果涉及到求 list 交集,并集或者差的问题可以转换为 set 来操作。

        清单 2. 求 list 的交集:

image.png

        上述程序的运行时间大概为:

        total run time:

        38.4070000648

        清单 3. 使用 set 求交集

image.png

        改为 set 后程序的运行时间缩减为 8.75,提高了 4 倍多,运行时间大大缩短。读者可以自行使用表 1 其他的操作进行测试。

        表 1. set 常见用法

        语法                                            操作                           说明

        set(list1) | set(list2)             union                       包含 list1 和 list2 所有数据的新集合

        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 中出现但不在 list2 中出现的元素的集合

        对循环的优化

        对循环的优化所遵循的原则是尽量减少循环过程中的计算量,有多重循环的尽量将内层的计算提到上一层。 下面通过实例来对比循环优化后所带来的性能的提高。程序清单 4 中,如果不进行循环优化,其大概的运行时间约为 132.375。

        清单 4. 为进行循环优化前

image.png

 

        现在进行如下优化,将长度计算提到循环外,range 用 xrange 代替,同时将第三层的计算 lista[a] 提到循环的第二层。

        清单 5. 循环优化后

image.png

        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

image.png


        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:

        1、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

image.png

        同时要避免:

image.png

        而是要使用:

image.png

        2、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’))

        3、对字符进行格式化比直接串联读取要快,因此要使用

image.png

        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。

 image.png       

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