Dedahkan rahsia pengoptimuman prestasi Python dan buat kod anda terbang!

1. Pemilihan struktur data:

Struktur data yang berbezamempunyai kecekapan storan dan akses yang berbeza adalah penting untuk python pengoptimuman prestasi. Contohnya, senarai bagus untuk menyimpan data berjujukan, kamus bagus untuk carian pantas dan set bagus untuk menyimpan elemen unik.

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

2. Pengoptimuman algoritma:

Kerumitan

algoritma menentukan kecekapan pelaksanaan kod. Beri keutamaan kepada algoritma dengan kerumitan masa yang rendah, seperti carian binari, cantumisih, dsb.

# 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. Mekanisme caching:

Pengiraan berulang menggunakan banyak sumber Melalui mekanisme caching, hasil pengiraan boleh disimpan dalam ingatan untuk mengelakkan pengiraan berulang.

# 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. Pengoptimuman panggilan fungsi:

Panggilan fungsi menjana overhed, dan prestasi boleh dipertingkatkan dengan mengurangkan panggilan fungsi yang tidak perlu.

# 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. Pengoptimuman cawangan:

Arahan cawangan akan mengurangkan kecekapan pelaksanaan kod dan meminimumkan keadaan cawangan yang tidak perlu.

# 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. Pengoptimuman Concurrency:

Untuk tugasan yang memakan masa, anda boleh menggunakan teknologi Concurrency untuk membahagikan kod kepada berbilang benang atau proses untuk pelaksanaan serentak, dengan itu meningkatkan prestasi keseluruhan.

# 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. Ulasan kod:

Lakukan semakan kod biasa untuk mengenal pasti dan membetulkan isu prestasi. Menggunakan analisis kod alatan , seperti Python profiler, boleh membantu mengenal pasti kesesakan dalam kod anda.

8 Gunakan sepenuhnya perpustakaan pihak ketiga untuk memudahkan penulisan kod dan meningkatkan prestasi. Contohnya, NumPy digunakan untuk pengiraan berangka dan SciPy digunakan untuk pengiraan saintifik.

# 优化前
import math

# 优化后
import numpy as np

9. Pengoptimuman persekitaran:

Optimumkan persekitaran berjalan Python, seperti menggunakan persekitaran maya untuk mengurus kebergantungan dan menggunakan versi penterjemah Python yang lebih baharu.

10. Pengoptimuman berterusan:

Pengoptimuman prestasi ialah proses yang berterusan Memandangkan kod terus berkembang, ia perlu sentiasa disemak dan dioptimumkan untuk memastikan kod tersebut cekap.

Kesimpulan:

Dengan mengikuti petua pengoptimuman prestasi Python ini, anda boleh meningkatkan kelajuan pelaksanaan kod dengan ketara dan menjadikan kod anda terbang! Ingat, pengoptimuman prestasi ialah perjalanan yang memerlukan pembelajaran berterusan, latihan dan pemurnian teknik serta penerokaan berterusan potensi Python.

Atas ialah kandungan terperinci Dedahkan rahsia pengoptimuman prestasi Python dan buat kod anda terbang!. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!