分享5个python提速技巧,速度瞬间提上来了
作者:?小木_. 发布时间:2023-11-04 13:04:06
标签:python,提速,技巧
1、跳过迭代对象的开头
string_from_file = """
// Wooden: ...
// LaoLi: ...
//
// Whole: ...
Wooden LaoLi...
"""
import itertools
for line in itertools.dropwhile(lambda line: line.startswith("//"), string_from_file.split(" ")):
print(line)
2、避免数据复制
# 不推荐写法,代码耗时:6.5秒
def main():
size = 10000
for _ in range(size):
value = range(size)
value_list = [x for x in value]
square_list = [x * x for x in value_list]
main()
# 推荐写法,代码耗时:4.8秒
def main():
size = 10000
for _ in range(size):
value = range(size)
square_list = [x * x for x in value] # 避免无意义的复制
3、避免变量中间变量
# 不推荐写法,代码耗时:0.07秒
def main():
size = 1000000
for _ in range(size):
a = 3
b = 5
temp = a
a = b
b = temp
main()
# 推荐写法,代码耗时:0.06秒
def main():
size = 1000000
for _ in range(size):
a = 3
b = 5
a, b = b, a # 不借助中间变量
main()
4、循环优化
# 不推荐写法。代码耗时:6.7秒
def computeSum(size: int) -> int:
sum_ = 0
i = 0
while i < size:
sum_ += i
i += 1
return sum_
def main():
size = 10000
for _ in range(size):
sum_ = computeSum(size)
main()
# 推荐写法。代码耗时:4.3秒
def computeSum(size: int) -> int:
sum_ = 0
for i in range(size): # for 循环代替 while 循环
sum_ += i
return sum_
def main():
size = 10000
for _ in range(size):
sum_ = computeSum(size)
main()
隐式for循环代替显式for循环
# 推荐写法。代码耗时:1.7秒
def computeSum(size: int) -> int:
return sum(range(size)) # 隐式 for 循环代替显式 for 循环
def main():
size = 10000
for _ in range(size):
sum = computeSum(size)
main()
5、使用numba.jit
# 推荐写法。代码耗时:0.62秒
# numba可以将 Python 函数 JIT 编译为机器码执行,大大提高代码运行速度。
import numba
@numba.jit
def computeSum(size: float) -> int:
sum = 0
for i in range(size):
sum += i
return sum
def main():
size = 10000
for _ in range(size):
sum = computeSum(size)
main()
来源:https://jiangongfang.blog.csdn.net/article/details/122060897
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