파이썬 성능 팁을 알아야합니다

Python 코드 성능 최적화 전체 전략 <h2> <as> 파이썬 동적 유형 해석 언어로서, 달리기 속도는 C와 같은 정적 유형 편집 언어보다 느리게 될 수 있습니다. 그러나 특정 기술과 전략을 통해 파이썬 코드 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 기사에서는 파이썬 코드를 최적화하여 더 빠르고 효율적으로 실행하도록하는 방법에 대해 논의하고 Python의 </as> </h2> 모듈을 사용하여 시간을 수행하기 위해 코드를 정확하게 측정합니다. <p> <note note> <:> 참고 : <code>timeit 기본적으로 모듈은 코드를 백만 번 반복하여 측정 결과의 정확성과 안정성을 보장합니다.

예제 코드 ( 측정 사용 함수 실행 시간) :

파이썬 스크립트 실행 시간 계산 방법 timeit는 모듈에 고정식 타이머를 제공하며, 이는 짧은 시간 간격을 측정하는 데 적합합니다. 예를 들면 :

I. I/O- 덴세 작동 최적화 timeit print_hi i/o- 덴세 작업은 I/O 운영을 완료하기 위해 대부분의 절차를 사용하는 프로그램 또는 작업을 말합니다. I/O 운영에는 디스크의 데이터 읽기, 데이터에 대한 데이터, 디스크, 네트워크 통신 등이 포함됩니다. 이러한 작업에는 일반적으로 하드웨어 장비가 포함되므로 실행 속도는 하드웨어 성능 및 I/O 대역폭으로 제한됩니다.

특성은 다음과 같습니다

import timeit

def print_hi(name):
    print(f'Hi, {name}')

if __name__ == '__main__':
    t = timeit.Timer(setup='from __main__ import print_hi', stmt='print_hi("leapcell")')
    print(t.timeit())

대기 시간 :

프로그램이 I/O 작동을 실행할 때 데이터를 외부 장치에서 메모리로 메모리로 전송하거나 메모리에서 외부 장치로 전송하기 위해 데이터를 전송할 때까지 대기해야합니다. 이로 인해 프로그램 실행이 발생할 수 있습니다. 블로킹.

CPU 활용 : I/O 작동의 대기 시간으로 인해 CPU는이 기간 동안 자유 상태에있을 수있어 CPU 활용률이 낮습니다.

성능 병목 현상 : I/O 작동 속도는 종종 데이터 볼륨이 크거나 전송 속도가 느리면 특히 프로그램 성능의 병목 현상이됩니다.

예를 들어 는 백만 I/O- 집약적 인 작업을 수행합니다. time 실행 결과는 약 3 초입니다. 그리고 time.perf_counter()의 빈 메소드를 호출하면 프로그램 속도가 크게 향상됩니다.

> i/o- 덴세 작동 최적화 방법 :

import time

start_time = time.perf_counter()

# ...你的代码逻辑...

end_time = time.perf_counter()
run_time = end_time - start_time
print(f"程序运行时间: {run_time} 秒")

필요한 경우 (예 : 파일 읽기 및 쓰기) 다음 방법을 사용하여 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

비동기 I/O : 및 기타 비동기 프로그래밍 모델을 사용하여 I/O 운영이 완료되기를 기다리는 동안 프로그램이 다른 작업을 계속 수행 할 수 있도록하여 CPU 활용률이 높아집니다.

쿠션 :

버퍼를 사용하여 데이터를 일시적으로 저장하여 I/O 작업 주파수를 줄입니다.

병렬 처리 : 전체 데이터의 속도 처리 속도를 향상시키기 위해 여러 I/O 작업을 병렬로 수행합니다.

최적화 된 데이터 구조 :

적절한 데이터 구조를 선택하여 데이터 읽기 및 쓰기 시간 수를 줄입니다.

1. 2. 발전기를 사용하여 목록과 사전을 생성 를 생성합니다. Python 2.7 및 후속 버전에서는 데이터 구조의 구성 프로세스를보다 간결하고 효율적으로 만들기 위해 목록, 사전 및 수집기 생성기가 개선되었습니다. <.> 1. 전통적인 방법 :

   import timeit
   
   def print_hi(name):
       print(f'Hi, {name}')
   
   if __name__ == '__main__':
       t = timeit.Timer(setup='from __main__ import print_hi', stmt='print_hi("leapcell")')
       print(t.timeit())

   <.> 2. 발전기 최적화를 사용하십시오 :

   생성기를 사용하는 방법은 더 간단하고 빠릅니다. 3, 문자열 스티치를 피하고 사용하십시오. 메소드는 특히

   연산자보다 빠르거나 메모리를 더 빠르게 형식화하고 메모리를 저장하는 많은 수의 문자열을 처리 할 때 문자열을 효율적으로 연결합니다.

   import time
   
   start_time = time.perf_counter()
   
   # ...你的代码逻辑...
   
   end_time = time.perf_counter()
   run_time = end_time - start_time
   print(f"程序运行时间: {run_time} 秒")

   예를 들면 :

   > 사용 :

   4. 사이클 대신 를 사용하십시오. 기능은 일반적으로 전통적인 전통적인 사이클 방법 : join() 사용 함수 :

   join() 5. 올바른 데이터 구조를 선택하십시오 % 파이썬 코드 실행 효율을 향상시키기 위해서는 적절한 데이터 구조를 선택하는 것이 필수적입니다. 사전 검색 효율은 목록 (특히 큰 데이터 볼륨 하에서)보다 높지만 작은 데이터의 양이 반대 일 때. 많은 요소를 자주하고 삭제하면

   를 사용하는 것을 고려하십시오. 자주 검색 할 때는

   두 포인트 검색을 사용하는 것을 고려하십시오.

   6. 불필요한 함수 호출을 피하십시오

   import time
   import timeit
   
   def print_hi(name):
       print(f'Hi, {name}')
       return
   
   if __name__ == '__main__':
       start_time = time.perf_counter()
       t = timeit.Timer(setup='from __main__ import print_hi', stmt='print_hi("leapcell")')
       t.timeit()
       end_time = time.perf_counter()
       run_time = end_time - start_time
       print(f"程序运行时间: {run_time} 秒")

   불필요한 기능 호출을 줄이고 여러 작업을 병합하며 효율성을 향상시킵니다. join() 일곱, 불필요한 소개를 피하십시오

   def print_hi(name):
       return

   불필요한 모듈 수입을 줄이고 비용을 줄입니다.

   8. 글로벌 변수 사용을 피하십시오 코드를 함수 내부에 넣으면 일반적으로 속도를 높일 수 있습니다. map() 9, 모듈 및 기능 속성 액세스를 피하십시오

   속성 액세스 비용을 피하려면 를 사용하십시오.

   10, 내부 사이클에서 계산을 줄입니다 map()

중복 계산을 줄이기 위해 루프에서 미리 계산할 수있는 값을 미리 계산합니다. for (여기에는 Python Code Performance Optimization과 관련이 없기 때문에 LeapCell 플랫폼에 대한 생략 된 소개가 있습니다) <..>

<..> 위의 최적화 방법이 항상 적용되는 것은 아니며 특정 상황에 따라 적절한 최적화 전략을 선택해야합니다. 성능 및 테스트 코드는 가장 효과적인 최적화 솔루션을 찾을 수 있습니다.

위 내용은 파이썬 성능 팁을 알아야합니다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!