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6個(gè)Python性能優(yōu)化技巧

RobinQu / 1804人閱讀

摘要：的批評(píng)者聲稱性能低效執(zhí)行緩慢，但實(shí)際上并非如此嘗試以下個(gè)小技巧，可以加快應(yīng)用程序。使用或者機(jī)器語(yǔ)言擴(kuò)展包來(lái)執(zhí)行關(guān)鍵任務(wù)能極大改善性能。但是如果你把求值的結(jié)果放入一個(gè)變量中，就能提高程序的性能。

Python是一門(mén)非常酷的語(yǔ)言，因?yàn)楹苌俚腜ython代碼可以在短時(shí)間內(nèi)做很多事情，并且，Python很容易就能支持多任務(wù)和多重處理。

Python的批評(píng)者聲稱Python性能低效、執(zhí)行緩慢，但實(shí)際上并非如此：嘗試以下6個(gè)小技巧，可以加快Pytho應(yīng)用程序。

1、關(guān)鍵代碼可以依賴于擴(kuò)展包

Python使許多編程任務(wù)變得簡(jiǎn)單，但是對(duì)于很關(guān)鍵的任務(wù)并不總是提供最好的性能。使用C、C++或者機(jī)器語(yǔ)言擴(kuò)展包來(lái)執(zhí)行關(guān)鍵任務(wù)能極大改善性能。這些包是依賴于平臺(tái)的，也就是說(shuō)，你必須使用特定的、與你使用的平臺(tái)相關(guān)的包。簡(jiǎn)而言之,該解決方案提供了一些應(yīng)用程序的可移植性,以換取性能,您可以獲得只有通過(guò)直接向底層主機(jī)編程。下面這些擴(kuò)展包你可以考慮添加到你的個(gè)人擴(kuò)展庫(kù)中：

Cython
PyInlne
PyPy
Pyrex

這些包有不同的作用和執(zhí)行方式。例如，Pyrex 讓Python處理一些內(nèi)存任務(wù)變得簡(jiǎn)單高效；PyInline可以直接讓你在Python應(yīng)用程序中使用C代碼，雖然內(nèi)聯(lián)代碼被多帶帶編譯，但是如果你能高效的利用C代碼，它可以在同一個(gè)地方處理每一件事情。

2、使用關(guān)鍵字排序

有很多古老的Python代碼在執(zhí)行時(shí)將花費(fèi)額外的時(shí)間去創(chuàng)建一個(gè)自定義的排序函數(shù)。最好的排序方式是使用關(guān)鍵字和默認(rèn)的sort()方法，看看下面的示例：

import operator
somelist = [(1, 5, 8), (6, 2, 4), (9, 7, 5)]
somelist.sort(key=operator.itemgetter(0))
somelist
#Output = [(1, 5, 8), (6, 2, 4), (9, 7, 5)]
somelist.sort(key=operator.itemgetter(1))
somelist
#Output = [(6, 2, 4), (1, 5, 8), (9, 7, 5)]
somelist.sort(key=operator.itemgetter(2))
somelist
#Output = [(6, 2, 4), (9, 7, 5), (1, 5, 8)],

每一個(gè)案例的列表是根據(jù)你選擇作為關(guān)鍵字參數(shù)的索引排序的，這種方式對(duì)字符串和數(shù)字排序同樣適用。

3、優(yōu)化循環(huán)

每一種編程語(yǔ)言都強(qiáng)調(diào)循環(huán)語(yǔ)句的優(yōu)化，Python也是一樣的。盡管你可以依賴于豐富的技術(shù)讓循環(huán)運(yùn)行的更快，然而，開(kāi)發(fā)者經(jīng)常忽略的一個(gè)方法是避免在循環(huán)內(nèi)部使用點(diǎn)拼接字符串。對(duì)于下面的示例：

lowerlist = ["this", "is", "lowercase"]
upper = str.upper
upperlist = []
append = upperlist.append
for word in lowerlist:
    append(upper(word))
    print(upperlist)
    #Output = ["THIS", "IS", "LOWERCASE"]

每一次調(diào)用str.upper，Python都會(huì)去求這個(gè)方法的值。但是如果你把求值的結(jié)果放入一個(gè)變量中，就能提高程序的性能。這個(gè)關(guān)鍵是減少Python內(nèi)執(zhí)行的循環(huán)次數(shù),因?yàn)镻ython解析這些實(shí)例是比較慢的。

4、使用新版本

任何一個(gè)在線上搜索Python資料的人都會(huì)發(fā)現(xiàn)無(wú)數(shù)關(guān)于Python版本遷移的信息。通常，Python每一個(gè)版本都針對(duì)之前的一個(gè)版本做了優(yōu)化和改進(jìn)，以讓Python運(yùn)行的更快。限制因素是你喜歡的函數(shù)庫(kù)是否也針對(duì)Python的新版本做了改進(jìn)。

當(dāng)你使用了新的函數(shù)庫(kù)，獲得了Python的新版本，你需要保證代碼依然能夠運(yùn)行，檢查應(yīng)用，修正差異。

然后，如果你僅僅是保證應(yīng)用能夠在新版本上運(yùn)行，你可能錯(cuò)過(guò)新功能的更新。一旦你做了改進(jìn)，在新版本下配置應(yīng)用程序，檢查問(wèn)題區(qū)域并優(yōu)先使用新功能更新，對(duì)于之前的升級(jí)，用戶將看到更大性能的提升。

5、嘗試多種編程方法

每一次你創(chuàng)建應(yīng)用的時(shí)候，都使用同一種編程方法，在某些情況下降導(dǎo)致程序運(yùn)行會(huì)比預(yù)期的慢。在分析的過(guò)程中做一些小試驗(yàn)。例如，當(dāng)管理字典中的數(shù)據(jù)項(xiàng)時(shí)，可以采用安全的方法確定數(shù)據(jù)項(xiàng)是否已經(jīng)存在并需要更新它，或者你可以直接添加條目,然后處理項(xiàng)目根本不存在的情況。

n = 16
myDict = {}
for i in range(0, n):
    char = "abcd"[i%4]
    if char not in myDict:
        myDict[char] = 0
        myDict[char] += 1
        print(myDict)

當(dāng)myDict是空時(shí)，上述的代碼通常會(huì)運(yùn)行的更快。但當(dāng)myDict已經(jīng)有數(shù)據(jù)填充時(shí)，就有更好的方法可以選擇：

n = 16
myDict = {}
for i in range(0, n):
    char = "abcd"[i%4]
    try:
        myDict[char] += 1
    except KeyError:
        myDict[char] = 1
    print(myDict)

兩種情況下都輸出{"d": 4, "c": 4, "b": 4, "a": 4}，唯一的差異是輸出是怎么獲得的。站在盒子外考慮和創(chuàng)建新的編程技巧都能讓你的程序獲得更快的運(yùn)行速度。

6、交叉編譯程序

開(kāi)發(fā)者有時(shí)會(huì)忘記計(jì)算機(jī)不能識(shí)別任何一種現(xiàn)在應(yīng)用程序語(yǔ)言，它只識(shí)別機(jī)器代碼。為了運(yùn)行程序，需要一個(gè)應(yīng)用將人類可讀的代碼轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)能識(shí)別的代碼。當(dāng)用一種語(yǔ)言寫(xiě)程序時(shí)，例如Python，然后用另外一種語(yǔ)言來(lái)運(yùn)行它，例如C++，從性能角度看是有道理的。這個(gè)取決于你想要用這個(gè)應(yīng)用做什么和主機(jī)系統(tǒng)能夠提供什么資源。

一個(gè)有趣的交叉編譯器，Nuitka, 能將Python轉(zhuǎn)換成C++代碼，結(jié)果是你可以再本機(jī)模式下執(zhí)行應(yīng)用，而不是依賴于解釋器。根據(jù)平臺(tái)和任務(wù)中,你可以看到顯著的性能提高。

譯文鏈接：http://www.ido321.com/1433.html

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