让你Python代码更快的小技巧

发布时间:2022-01-20 09:40:35 人气:114 作者:多测师

  大家好!今天呢,我们来聊一聊如何加速你的 python 代码。

  Python 语言的优点可以列举出许多,语法简单易懂、模块丰富、应用广泛等等。但是世界上没有有完美的东西,python 一个明显缺点就是运行速度慢,至少跟 C 语言没法比。

  所以,不安于现状的 Pythoner 就开发了许多工具。其中,最著名的莫过于 Cython 和 Numba。其中 Cython 可以把 Python 代码转成 C 代码执行,而 Numba 则是 Python 中的一个 JIT 编译器(即时编译器),以此提高运行效率。

  不过我们今天不讲这些复杂的工具,看看能不能只通过改进你的 Python 代码以提高速度。

  函数

  函数可以提高代码的可读性,那么用了函数对程序的执行效率是否有影响呢?我们来做个对比实验。

  先来看一个不用函数的版本:

  import mathimport time

  start = time.time() # 开始计时lst = [] # 定义一个空列表for i in range(1, 10000000): lst.append(math.sqrt(i)) # 疯狂地往列表里添加计算结果end = time.time() # 停止计时print(end-start)

  此代码在我的电脑上输出为 2.124(不同配置的电脑结果不一样,可多次运行取平均值)。再来加上函数试一下:

  import mathimport time

让你Python代码更快的小技巧

  def func(): lst = [] # 定义一个空列表 for i in range(1, 10000000): lst.append(math.sqrt(i)) # 疯狂地往列表里添加计算结果 return lst # 返回结果

  start = time.time() # 开始计时lst = func() end = time.time() # 停止计时print(end-start)

  在我的电脑上,使用了函数的程序用了大概花了 1.743 秒。多次尝试,基本上都会比上一个版本节省 15~20% 左右时间,这个差距还是存在的。

  有人可能会觉得,增加了函数调用,效率可能会低。但实际上,我们这里只是增加了一次调用,影响甚微。而由于 Python 中局部变量和全局变量的实现方式不同,使用局部变量效率会高些。

  所以使用函数不仅提高可读性,用得好还能让代码运行得更快。

  去掉属性访问

  再来看另一个例子,还是刚才的函数版本,我们做一点修改,改变其中导入函数的方式,由 math.sqrt 改为 sqrt:

  from math import sqrt # 直接引用特定函数或属性import time

  def func(): lst = [] for i in range(1, 10000000): lst.append(sqrt(i)) # 直接调用 sqrt return lst

  start = time.time()lst = func()end = time.time()print(end-start)

  在其它代码均没有变动的情况下,这个程序的输出时间变成了……

  1.413 秒!

  居然更快了。这又是为什么呢?

  因为在进行属性访问的时候啊,会调用这个对象的 getattribute 或者 getattr 方法,造成了额外的开销,所以导致速度变慢。

  列表推导式

  最后再来看看列表推导式(List Comprehension),它的效率和普通 for 循环会有不一样吗?

  继续在上一个版本上修改:

  from math import sqrtimport time

  def func(): # for 循环改为列表推导式 lst = [sqrt(i) for i in range(1, 10000000)] return lst

  start = time.time()lst = func()end = time.time()print(end-start)

  结果是 0.968 秒!

  这又是为什么呢?因为列表推导式内的迭代是 C 实现的,所以效率更高。

  同最初的版本相比,实现同样的效果,我们仅通过调整代码的写法,速度就提高了一倍还多。

  以上内容为大家介绍了让你Python代码更快的小技巧,希望对大家有所帮助,如果想要了解更多Python相关知识,请关注多测师。https://www.e70w.com/xwzx/

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