网络编程
位置:首页>> 网络编程>> Python编程>> 详解让Python性能起飞的15个技巧

详解让Python性能起飞的15个技巧

作者:Codeman  发布时间:2023-10-13 18:12:27 

标签:Python,性能,提升,技巧

前言

Python 一直以来被大家所诟病的一点就是执行速度慢,但不可否认的是 Python 依然是我们学习和工作中的一大利器。因此,我们对 Python 呢是“又爱又恨”。

本文总结了一些小 tips 有助于提升 Python 执行速度、优化性能。以下所有技巧都经过我的验证,可放心食用。

先上结论:

  • 使用map()进行函数映射

  • 使用set()求交集

  • 使用sort()sorted()排序

  • 使用collections.Counter()计数

  • 使用列表推导

  • 使用join()连接字符串

  • 使用x, y = y, x交换变量

  • 使用while 1取代while True

  • 使用装饰器缓存

  • 减少点运算符(.)的使用

  • 使用for循环取代while循环

  • 使用Numba.jit加速计算

  • 使用Numpy矢量化数组

  • 使用in检查列表成员

  • 使用itertools库迭代

如何测量程序的执行时间

关于 Python 如何精确地测量程序的执行时间,这个问题看起来简单其实很复杂,因为程序的执行时间受到很多因素的影响,例如操作系统、Python 版本以及相关硬件(CPU 性能、内存读写速度)等。在同一台电脑上运行相同版本的语言时,上述因素就是确定的了,但是程序的睡眠时间依然是变化的,且电脑上正在运行的其他程序也会对实验有干扰,因此严格来说这就是实验不可重复。

我了解到的关于计时比较有代表性的两个库就是timetimeit

其中,time库中有time()perf_counter()以及process_time()三个函数可用来计时(以秒为单位),加后缀_ns表示以纳秒计时(自 Python3.7 始)。在此之前还有clock()函数,但是在 Python3.3 之后被移除了。上述三者的区别如下:

  • time()精度上相对没有那么高,而且受系统的影响,适合表示日期时间或者大程序的计时。

  • perf_counter()适合小一点的程序测试,会计算sleep()时间。

  • process_time()适合小一点的程序测试,不计算sleep()时间。

time库相比,timeit 有两个优点:

  • timeit 会根据您的操作系统和 Python 版本选择最佳计时器。

  • timeit 在计时期间会暂时禁用垃圾回收。

timeit.timeit(stmt='pass', setup='pass', timer=<default timer>, number=1000000, globals=None) 参数说明:

  • stmt='pass':需要计时的语句或者函数。

  • setup='pass':执行stmt之前要运行的代码。通常,它用于导入一些模块或声明一些必要的变量。

  • timer=<default timer>:计时器函数,默认为time.perf_counter()

  • number=1000000:执行计时语句的次数,默认为一百万次。

  • globals=None:指定执行代码的命名空间。

本文所有的计时均采用timeit方法,且采用默认的执行次数一百万次。

为什么要执行一百万次呢?因为我们的测试程序很短,如果不执行这么多次的话,根本看不出差距。

1.使用map()进行函数映射

Exp1:将字符串数组中的小写字母转为大写字母。

测试数组为 oldlist = ['life', 'is', 'short', 'i', 'choose', 'python']。

方法一

newlist = []
for word in oldlist:
   newlist.append(word.upper())

方法二

list(map(str.upper, oldlist))

方法一耗时 0.5267724000000005s,方法二耗时 0.41462569999999843s,性能提升 21.29% 

2.使用set()求交集

Exp2:求两个list的交集。

测试数组:a = [1,2,3,4,5],b = [2,4,6,8,10]。

方法一

overlaps = []
for x in a:
   for y in b:
       if x == y:
           overlaps.append(x)

方法二

list(set(a) & set(b))

方法一耗时 0.9507264000000006s,方法二耗时 0.6148200999999993s,性能提升 35.33% 

关于set()的语法:|&-分别表示求并集、交集、差集。

3.使用sort()或sorted()排序

我们可以通过多种方式对序列进行排序,但其实自己编写排序算法的方法有些得不偿失。因为内置的 sort()sorted() 方法已经足够优秀了,且利用参数key可以实现不同的功能,非常灵活。二者的区别是sort()方法仅被定义在list中,而sorted()是全局方法对所有的可迭代序列都有效。

Exp3:分别使用快排和sort()方法对同一列表排序。

测试数组:lists = [2,1,4,3,0]。

方法一

def quick_sort(lists,i,j):
   if i >= j:
       return list
   pivot = lists[i]
   low = i
   high = j
   while i < j:
       while i < j and lists[j] >= pivot:
           j -= 1
       lists[i]=lists[j]
       while i < j and lists[i] <=pivot:
           i += 1
       lists[j]=lists[i]
   lists[j] = pivot
   quick_sort(lists,low,i-1)
   quick_sort(lists,i+1,high)
   return lists

方法二

lists.sort()

方法一耗时 2.4796975000000003s,方法二耗时 0.05551999999999424s,性能提升 97.76% 

顺带一提,sorted()方法耗时 0.1339823999987857s

可以看出,sort()作为list专属的排序方法还是很强的,sorted()虽然比前者慢一点,但是胜在它&ldquo;不挑食&rdquo;,它对所有的可迭代序列都有效。

扩展:如何定义sort()sorted()方法的key

1.通过lambda定义

#学生:(姓名,成绩,年龄)
students = [('john', 'A', 15),('jane', 'B', 12),('dave', 'B', 10)]
students.sort(key = lambda student: student[0]) #根据姓名排序
sorted(students, key = lambda student: student[0])

2.通过operator定义

import operator

students = [('john', 'A', 15),('jane', 'B', 12),('dave', 'B', 10)]
students.sort(key=operator.itemgetter(0))
sorted(students, key = operator.itemgetter(1, 0)) #先对成绩排序,再对姓名排序

operatoritemgetter()适用于普通数组排序,attrgetter()适用于对象数组排序

3.通过cmp_to_key()定义,最为灵活

import functools

def cmp(a,b):
   if a[1] != b[1]:
       return -1 if a[1] < b[1] else 1 #先按照成绩升序排序
   elif a[0] != b[0]:
       return -1 if a[0] < b[0] else 1 #成绩相同,按照姓名升序排序
   else:
       return -1 if a[2] > b[2] else 1 #成绩姓名都相同,按照年龄降序排序

students = [('john', 'A', 15),('john', 'A', 14),('jane', 'B', 12),('dave', 'B', 10)]
sorted(students, key = functools.cmp_to_key(cmp))

4.使用collections.Counter()计数

Exp4:统计字符串中每个字符出现的次数。

测试数组:sentence='life is short, i choose python'。

方法一

counts = {}
for char in sentence:
   counts[char] = counts.get(char, 0) + 1

方法二

from collections import Counter
Counter(sentence)

方法一耗时 2.8105250000000055s,方法二耗时 1.6317423000000062s,性能提升 41.94% 

5.使用列表推导

列表推导(list comprehension)短小精悍。在小代码片段中,可能没有太大的区别。但是在大型开发中,它可以节省一些时间。

Exp5:对列表中的奇数求平方,偶数不变。

测试数组:oldlist = range(10)。

方法一

newlist = []
for x in oldlist:
   if x % 2 == 1:
       newlist.append(x**2)

方法二

[x**2 for x in oldlist if x%2 == 1]

方法一耗时 1.5342976000000021s,方法二耗时 1.4181957999999923s,性能提升 7.57% 

6.使用 join() 连接字符串

大多数人都习惯使用+来连接字符串。但其实,这种方法非常低效。因为,+操作在每一步中都会创建一个新字符串并复制旧字符串。更好的方法是用 join() 来连接字符串。关于字符串的其他操作,也尽量使用内置函数,如isalpha()isdigit()startswith()endswith()等。

Exp6:将字符串列表中的元素连接起来。

测试数组:oldlist = ['life', 'is', 'short', 'i', 'choose', 'python']。

方法一

sentence = ""
for word in oldlist:
   sentence += word

方法二

"".join(oldlist)

方法一耗时 0.27489080000000854s,方法二耗时 0.08166570000000206s,性能提升 70.29% 

join还有一个非常舒服的点,就是它可以指定连接的分隔符,举个例子👇

oldlist = ['life', 'is', 'short', 'i', 'choose', 'python']
sentence = "//".join(oldlist)
print(sentence)

life//is//short//i//choose//python

7.使用x, y = y, x交换变量

Exp6:交换x,y的值。

测试数据:x, y = 100, 200。

方法一

temp = x
x = y
y = temp

方法二

x, y = y, x

方法一耗时 0.027853900000010867s,方法二耗时 0.02398730000000171s,性能提升 13.88% 

8.使用while 1取代while True

在不知道确切的循环次数时,常规方法是使用while True进行无限循环,在代码块中判断是否满足循环终止条件。虽然这样做没有任何问题,但while 1的执行速度比while True更快。因为它是一种数值转换,可以更快地生成输出。

Exp8:分别用while 1while True循环 100 次。

方法一

i = 0
while True:
   i += 1
   if i > 100:
       break

方法二

i = 0
while 1:
   i += 1
   if i > 100:
       break

方法一耗时 3.679268300000004s,方法二耗时 3.607847499999991s,性能提升1.94%

9.使用装饰器缓存

将文件存储在高速缓存中有助于快速恢复功能。Python 支持装饰器缓存,该缓存在内存中维护特定类型的缓存,以实现最佳软件驱动速度。我们使用lru_cache装饰器来为斐波那契函数提供缓存功能,在使用fibonacci递归函数时,存在大量的重复计算,例如fibonacci(1)fibonacci(2)就运行了很多次。而在使用了lru_cache后,所有的重复计算只会执行一次,从而大大提高程序的执行效率。

Exp9:求斐波那契数列。

测试数据:fibonacci(7)。

方法一

def fibonacci(n):
   if n == 0:
       return 0
   elif n == 1:
       return 1
   return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n-2)

方法二

import functools

@functools.lru_cache(maxsize=128)
def fibonacci(n):
   if n == 0:
       return 0
   elif n == 1:
       return 1
   return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n-2)

方法一耗时 3.955014900000009s,方法二耗时 0.05077979999998661s,性能提升 98.72% 

注意事项:

  • 缓存是按照参数作为键,也就说在参数不变时,被lru_cache装饰的函数只会执行一次。

  • 所有参数必须可哈希,例如list不能作为被lru_cache装饰的函数的参数。

import functools

@functools.lru_cache(maxsize=100)
def demo(a, b):
   print('我被执行了')
   return a + b
if __name__ == '__main__':
   demo(1, 2)
   demo(1, 2)

我被执行了(执行了两次demo(1, 2),却只输出一次)

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=100)
def list_sum(nums: list):
   return sum(nums)

if __name__ == '__main__':
   list_sum([1, 2, 3, 4, 5])

TypeError: unhashable type: 'list'

functools.lru_cache(maxsize=128, typed=False)的两个可选参数:

  • maxsize代表缓存的内存占用值,超过这个值之后,就的结果就会被释放,然后将新的计算结果进行缓存,其值应当设为 2 的幂。

  • typed若为True,则会把不同的参数类型得到的结果分开保存。

10.减少点运算符(.)的使用

点运算符(.)用来访问对象的属性或方法,这会引起程序使用__getattribute__()__getattr__()进行字典查找,从而带来不必要的开销。尤其注意,在循环当中,更要减少点运算符的使用,应该将它移到循环外处理。

这启发我们应该尽量使用from ... import ...这种方式来导包,而不是在需要使用某方法时通过点运算符来获取。其实不光是点运算符,其他很多不必要的运算我们都尽量移到循环外处理。

Exp10:将字符串数组中的小写字母转为大写字母。

测试数组为 oldlist = ['life', 'is', 'short', 'i', 'choose', 'python']。

方法一

newlist = []
for word in oldlist:
   newlist.append(str.upper(word))

方法二

newlist = []
upper = str.upper
for word in oldlist:
   newlist.append(upper(word))

方法一耗时 0.7235491999999795s,方法二耗时 0.5475435999999831s,性能提升 24.33% 

11.使用for循环取代while循环

当我们知道具体要循环多少次时,使用for循环比使用while循环更好。

Exp12:使用forwhile分别循环 100 次。

方法一

i = 0
while i < 100:
   i += 1

方法二

for _ in range(100):
   pass

方法一耗时 3.894683299999997s,方法二耗时 1.0198077999999953s,性能提升73.82% 

12.使用Numba.jit加速计算

Numba 可以将 Python 函数编译码为机器码执行,大大提高代码执行速度,甚至可以接近 C 或 FORTRAN 的速度。它能和 Numpy 配合使用,在 for 循环中或存在大量计算时能显著地提高执行效率。

Exp12:求从 1 加到 100 的和。

方法一

def my_sum(n):
   x = 0
   for i in range(1, n+1):
       x += i
   return x

方法二

from numba import jit

@jit(nopython=True)
def numba_sum(n):
   x = 0
   for i in range(1, n+1):
       x += i
   return x

方法一耗时 3.7199997000000167s,方法二耗时 0.23769430000001535s,性能提升 93.61% 

13.使用Numpy矢量化数组

矢量化是 NumPy 中的一种强大功能,可以将操作表达为在整个数组上而不是在各个元素上发生。这种用数组表达式替换显式循环的做法通常称为矢量化。

在 Python 中循环数组或任何数据结构时,会涉及很多开销。NumPy 中的向量化操作将内部循环委托给高度优化的 C 和 Fortran 函数,从而使 Python 代码更加快速。

Exp13:两个长度相同的序列逐元素相乘。

测试数组:a = [1,2,3,4,5], b = [2,4,6,8,10]

方法一

[a[i]*b[i] for i in range(len(a))]

方法二

import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5])
b = np.array([2,4,6,8,10])
a*b

方法一耗时 0.6706845000000214s,方法二耗时 0.3070132000000001s,性能提升 54.22% 

14.使用in检查列表成员

若要检查列表中是否包含某成员,通常使用in关键字更快。

Exp14:检查列表中是否包含某成员。

测试数组:lists = ['life', 'is', 'short', 'i', 'choose', 'python']

方法一

def check_member(target, lists):
   for member in lists:
       if member == target:
           return True
   return False

方法二

if target in lists:
   pass

方法一耗时 0.16038449999999216s,方法二耗时 0.04139250000000061s,性能提升 74.19% 

15.使用itertools库迭代

itertools是用来操作迭代器的一个模块,其函数主要可以分为三类:无限迭代器、有限迭代器、组合迭代器。

Exp15:返回列表的全排列。

测试数组:["Alice", "Bob", "Carol"]

方法一

def permutations(lst):
   if len(lst) == 1 or len(lst) == 0:
       return [lst]
   result = []
   for i in lst:
       temp_lst = lst[:]
       temp_lst.remove(i)
       temp = permutations(temp_lst)
       for j in temp:
           j.insert(0, i)
           result.append(j)
   return result

方法二

import itertools
itertools.permutations(["Alice", "Bob", "Carol"])

方法一耗时 3.867292899999484s,方法二耗时 0.3875405000007959s,性能提升 89.98% 

扩展itertools库详解:点击此链接

来源:https://juejin.cn/post/7066429930380197895

0
投稿

猜你喜欢

手机版 网络编程 asp之家 www.aspxhome.com