Python代码中优化提速的小技巧分享
Python是一种非常高级的编程语言。它的类型是面向对象和脚本语言。与C或C等编程语言相比,其性能和效率会有一些不足。当然,不要以为Python的效率很高。更糟糕的是,只要有正确的代码规范,就可以达到预期的性能。
代码优化原则:
1.不要过早优化。优化的前提是代码可以正常工作。过早优化可能会忽略对整体性能指标的把握。在获得整体结果之前不要颠倒优先级。
2.优化是有代价的。几乎不可能解决所有的性能问题。通常的选择是时间换空间或空间换时间。
3.不要优化那些不相关的部分。如果对代码的每一部分都进行优化,这些修改会使代码难以阅读和理解。如果你的代码运行缓慢,首先要找到代码运行缓慢的地方,一般在内循环,重点优化慢的地方。在其他地方,稍微耽误一点时间是没有效果的。
避免全局变量:
很多程序员一开始都会用Python写一些简单的脚本。写脚本的时候,一般都是直接把它们写成全局变量,比如上面的代码。但是,由于全局变量和局部变量的实现方式不同,全局作用域中定义的代码会比函数中定义的代码运行得慢很多。通过将脚本语句放入函数中,通常可以带来大约15%-30%的速度提升。
循环优化:使用for循环代替while循环,或者使用隐式for循环代替显式for循环,以减少内部for循环的计算。
选择合适的数据结构:
例如,Python的内置数据结构类似于C中的数据结构,它是一个动态数组。它会预先分配一定数量的内存空间。当预先分配的内存空间用完,你继续往里面添加元素时,它会申请更大的内存空间,然后把原来的元素全部复制下来,然后销毁之前的内存空间,再插入新的元素。
删除元素时的操作类似,当使用的内存空间小于预分配内存空间的一半时,会再申请一个小内存,做一个元素拷贝,之后会破坏原来的大内存空间。因此,如果添加和删除操作频繁,并且新增和删除的元素数量较多,则列表效率不高,这时候就应该考虑使用了。它是一个双端队列,同时具有栈和队列的特性,可以在两端进行O(1)复杂度的插入和删除操作。
相关推荐HOT
更多>>python流式读取大文件的两种方法
python流式读取大文件的两种方法1、使用read方法分块读取使用更底层的file.read()方法,与直接循环迭代文件对象不同,每次调用file.read(chunk_...详情>>
2023-11-14 16:48:08pythongreenlet如何交替运行
pythongreenlet如何交替运行1、greenlet说明greenlet是一个基于Greenlet实现的网络库,它使用greenlet来实现协同程序。其基本思想是,当greenle...详情>>
2023-11-14 14:52:57python收集参数的调用顺序
python收集参数的调用顺序本文教程操作环境:windows7系统、Python3.9.1,DELLG3电脑。1、说明收集参数,关键字参数,普通参数可以混合使用使用...详情>>
2023-11-14 13:23:09python实例属性的优先级分析
python实例属性的优先级分析1、说明当在实例上给类属性赋值时,实际上是给这个实例绑定了同名的属性而已,并不会影响类属性和其他实例。使用实...详情>>
2023-11-14 10:17:33