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论坛 >编程语言 >Python性能优化的20条建议 (1)

Python性能优化的20条建议 (1)

spring发布于 2018-03-22 09:37查看:10274回复:1

1.优化算法时间复杂度

算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大,在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度,如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。不同的场景有不同的优化方式,总得来说,一般有分治,分支界限,贪心,动态规划等思想。

 

2.减少冗余数据

如用上三角或下三角的方式去保存一个大的对称矩阵。在0元素占大多数的矩阵里使用稀疏矩阵表示。

 

3.合理使用copy与deepcopy

对于dict和list等数据结构的对象,直接赋值使用的是引用的方式。而有些情况下需要复制整个对象,这时可以使用copy包里的copy和deepcopy,这两个函数的不同之处在于后者是递归复制的。效率也不一样:(以下程序在ipython中运行)

image.png

timeit后面的-n表示运行的次数,后两行对应的是两个timeit的输出,下同。由此可见后者慢一个数量级。

 

4.使用dict或set查找元素

python dict和set都是使用hash表来实现(类似c++11标准库中unordered_map),查找元素的时间复杂度是O(1)

image.png

dict的效率略高(占用的空间也多一些)。

 

5.合理使用生成器(generator)和yield

image.png

使用()得到的是一个generator对象,所需要的内存空间与列表的大小无关,所以效率会高一些。在具体应用上,比如set(i for i in range(100000))会比set([i for i in range(100000)])快。

但是对于需要循环遍历的情况:

image.png

后者的效率反而更高,但是如果循环里有break,用generator的好处是显而易见的。yield也是用于创建generator:

image.png

对于内存不是非常大的list,可以直接返回一个list,但是可读性yield更佳(人个喜好)。

python2.x内置generator功能的有xrange函数、itertools包等。

 

6.优化循环

循环之外能做的事不要放在循环内,比如下面的优化可以快一倍:

image.png

7.优化包含多个判断表达式的顺序

对于and,应该把满足条件少的放在前面,对于or,把满足条件多的放在前面。如:


image.png

8.使用join合并迭代器中的字符串

image.png

join对于累加的方式,有大约5倍的提升。

 

9.选择合适的格式化字符方式

image.png

三种情况中,%的方式是最慢的,但是三者的差距并不大(都非常快)。(个人觉得%的可读性最好)

 

10.不借助中间变量交换两个变量的值

image.png

使用a,b=b,a而不是c=a;a=b;b=c;来交换a,b的值,可以快1倍以上。


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