Conseils d'optimisation des performances Python : du débutant au compétent

Comprendre les goulots d'étranglement des performances de Python

python est un langage interprété et ses performances peuvent être affectées par divers facteurs, notamment :

• Tâches gourmandes en CPU : Des algorithmescomplexes ou des calculs lourds peuvent entraîner une utilisation élevée du processeur.
• Tâches gourmandes en E/S : les opérations sur les fichiers, les connexionsréseau et les interactions avec la base de données
impliqueront beaucoup d'E/S et affecteront les performances.
• GIL (Global Interpreter Lock) : Le GIL dans Python limite le fait qu'un seul threadpeut exécuter du code en même temps, ce qui affectera les performances des applications multi-thread
.

Compétences de réglage d'entrée de gamme

1. Utiliser des indices de type : L'ajout d'indices de type aide le code optimiseur

à comprendre les types de données dans le code et à prendre des décisions d'optimisation plus efficaces.

def calculate_average(numbers: list[float]) -> float:
"""Calculate the average of a list of numbers."""
return sum(numbers) / len(numbers)

2. Évitez les conversions de types inutiles :

Les conversions fréquentes de données entre différents types réduiront les performances. Évitez les conversions explicites autant que possible et laissez Python effectuer automatiquement l'inférence de type.

# 优化前
average = (sum(numbers) / len(numbers)) + 1# 显式转换为int

# 优化后
average = sum(numbers) / len(numbers) + 1# 避免显式转换

3. Utiliser des fonctions et des bibliothèques intégrées : bisectPython fournit de nombreuses fonctions et bibliothèques intégrées qui peuvent aider à optimiser le code. Par exemple, utiliser la bibliothèque

pour effectuer une recherche binaire est plus rapide que d'utiliser une boucle manuelle.

import bisect

# 优化前
index = -1
for i in range(len(sorted_list)):
if sorted_list[i] >= target:
index = i
break

# 优化后
index = bisect.bisect_left(sorted_list, target)

Compétences de réglage intermédiaires

1. Utilisez les outils de profilage : cProfile或line_profilerUtilisez et d'autres outils pour analyser le code et déterminer où se trouve le goulot d'étranglement des performances. Cela aidera les développeurs

à se concentrer sur l'optimisation des éléments clés.

import cProfile
cProfile.run("myfunction()")

2. Optimiser la gestion de la mémoire : <strong class="keylink">GC</strong>.get_referrers()La gestion de la mémoire en Python implique le comptage de références. Des références excessives ou des références circulaires peuvent entraîner des fuites de mémoire et une dégradation des performances. Utilisez des outils comme

GC

.get_referrers() pour identifier les fuites de mémoire.

import gc

# 优化前
def create_objects():
for i in range(100000):
obj = {"key": i}
return obj

# 优化后
def create_objects():
for i in range(100000):
obj = {"key": i}
gc.collect()

3. Programmation asynchrone : Pour les tâches gourmandes en E/S, la asyncio或concurrent.futuresprogrammation

asynchrone peut améliorer considérablement les performances. Utilisez la bibliothèque

pour décharger des tâches vers des threads en arrière-plan.

import asyncio

async def do_something_async():
# 异步操作
pass

async def main():
await do_something_async()

asyncio.run(main())

Compétences de réglage de niveau Master

1. Intégration Cython :

Cython est un outil qui compile le code Python en extensions C efficaces. Cela peut améliorer considérablement les performances des tâches gourmandes en calcul.

%%cython
def compute_fibonacci(n: int) -> int:
"""Compute the nth Fibonacci number."""
if n < 2:
return n
else:
return compute_fibonacci(n - 1) + compute_fibonacci(n - 2)

numba或PyPy2. Utilisez un compilateur JIT :

Le compilateur JIT (juste à temps) compile les fonctions Python en code machine, éliminant ainsi la surcharge du processus d'interprétation. Vous pouvez utiliser des bibliothèques telles que

pour implémenter la compilation JIT.

@njit
def calculate_distance(x1, y1, x2, y2):
"""Calculate the distance between two points."""
return ((x2 - x1) ** 2 + (y2 - y1) ** 2) ** 0.5

3. garbage collector personnalisé :

Le garbage collector de Python peut être personnalisé en fonction des besoins spécifiques de l'application. Par exemple, vous pouvez définir des seuils de garbage collection ou utiliser des algorithmes de gestion de mémoire personnalisés.

import gc

# 设置自定义垃圾回收阀值
gc.set_threshold(100000, 200000)

# 使用自定义内存管理算法
class MyMemoryManager(gc.MemoryManager):
# 在此方法中实现自定义算法
def collect(self, generation: int) -> None:
pass

gc.set_mm(MyMemoryManager())

Conclusion

En appliquant ces conseils d'optimisation des performances Python, les développeurs peuvent améliorer considérablement la vitesse et le temps de réponse de leurs applications. De la compréhension des goulots d'étranglement à l'exploitation des techniques d'optimisation avancées, cet article fournit un guide complet pour aider les développeurs à maîtriser l'art du réglage des performances Python, du

démarrage🎜 à la maîtrise. En suivant ces conseils, les développeurs peuvent libérer tout le potentiel du code Python et créer des applications efficaces et réactives. 🎜

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