Révélez les secrets de l'optimisation des performances Python et faites voler votre code !

1. Sélection de la structure des données :

Différentes structures de donnéesont des efficacités de stockage et d'accès différentes. Le choix de la structure de données appropriée est crucial pour python optimisation des performances. Par exemple, les listes sont utiles pour stocker des données séquentielles, les dictionnaires sont utiles pour des recherches rapides et les ensembles sont utiles pour stocker des éléments uniques.

# 优化后
name_set = set(names)
for name in name_set:
# 省略其他代码...

2. Optimisation de l'algorithme :

La complexité de l'

algorithme détermine l'efficacité de l'exécution du code. Donnez la priorité aux algorithmes à faible complexité temporelle, tels que la recherche binaire, le tri par fusion, etc.

# 优化前
for i in range(len(data)):
for j in range(i + 1, len(data)):
if data[i] > data[j]:
data[i], data[j] = data[j], data[i]

# 优化后
data.sort()# 时间复杂度 O(n log n)

3. Mécanisme de mise en cache :

Les calculs répétés consomment beaucoup de ressources. Grâce au mécanisme de

caching, les résultats des calculs peuvent être enregistrés en mémoire pour éviter des calculs répétés.

# 优化前
for i in range(10000):
result = calculate(i)
# 省略其他代码...

# 优化后
result_cache = {}
for i in range(10000):
if i not in result_cache:
result_cache[i] = calculate(i)
result = result_cache[i]
# 省略其他代码...

4. Optimisation des appels de fonction :

Les appels de fonction généreront une surcharge et les performances peuvent être améliorées en réduisant les appels de fonction inutiles.

# 优化前
def sum(numbers):
total = 0
for number in numbers:
total += number
return total

def calculate_average(numbers):
return sum(numbers) / len(numbers)

# 优化后
def sum(numbers):
return sum(numbers)

def calculate_average(numbers):
return sum(numbers) / len(numbers)

5. Optimisation des succursales :

Les instructions de branchement réduiront l'efficacité de l'exécution du code et minimiseront les conditions de branchement inutiles.

# 优化前
if data > 0:
# 省略其他代码...
elif data == 0:
# 省略其他代码...
else:
# 省略其他代码...

# 优化后
match data:
case x if x > 0:
# 省略其他代码...
case x if x == 0:
# 省略其他代码...
case _:
# 省略其他代码...

6. Optimisation de la concurrence :

Pour les tâches fastidieuses, vous pouvez utiliser la technologie

Concurrency pour diviser le code en plusieurs threads ou processus pour une exécution simultanée, améliorant ainsi les performances globales.

# 优化前
for task in tasks:
result = do_task(task)
# 省略其他代码...

# 优化后
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

with ThreadPoolExecutor() as executor:
results = executor.map(do_task, tasks)
# 省略其他代码...

7. Révision des codes :

Effectuer des révisions régulières du code pour identifier et résoudre les problèmes de performances. L'utilisation d'outils d'analyse de code

, tels que le profileur Python, peut vous aider à identifier les goulots d'étranglement dans votre code.

8. Bibliothèque tierce :

Utilisez pleinement les bibliothèques tierces pour simplifier l'écriture de code et améliorer les performances. Par exemple, NumPy est utilisé pour les calculs numériques et SciPy pour les calculs scientifiques.

# 优化前
import math

# 优化后
import numpy as np

9. Optimisation de l'environnement :

Optimisez l'environnement d'exécution Python, par exemple en utilisant des environnements virtuels pour gérer les dépendances et en utilisant des versions plus récentes de l'interpréteur Python.

10. Optimisation continue :

L'optimisation des performances est un processus continu. À mesure que le code continue d'évoluer, il doit être continuellement revu et optimisé pour maintenir son efficacité.

Conclusion :

En suivant ces conseils d'optimisation des performances Python, vous pouvez augmenter considérablement la vitesse d'exécution du code et faire voler votre code ! N'oubliez pas que l'optimisation des performances est un voyage qui nécessite un apprentissage, une pratique et un perfectionnement constants des techniques, ainsi qu'une exploration continue du potentiel de Python.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!