Python性能提示您必須知道

Python 代碼性能優化全攻略

Python 作為動態類型解釋型語言，運行速度可能比 C 等靜態類型編譯型語言慢。但通過特定技巧和策略，可以顯著提升 Python 代碼性能。本文將探討如何優化 Python 代碼，使其運行更快、更高效，並使用 Python 的 timeit 模塊精確測量代碼執行時間。

注意: 默認情況下，timeit 模塊會重複執行代碼一百萬次，以確保測量結果的準確性和穩定性。

示例代碼（使用 timeit 測量 print_hi 函數執行時間）：

<code class="language-python">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())</code>

Python 腳本運行時間計算方法

time 模塊中的 time.perf_counter() 提供高精度計時器，適用於測量短時間間隔。例如：

<code class="language-python">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")</code>

一、I/O 密集型操作優化

I/O 密集型操作是指程序大部分執行時間都花費在等待 I/O 操作完成上的程序或任務。 I/O 操作包括從磁盤讀取數據、向磁盤寫入數據、網絡通信等。這些操作通常涉及硬件設備，因此其執行速度受限於硬件性能和 I/O 帶寬。

其特點如下：

1. 等待時間: 程序執行 I/O 操作時，通常需要等待數據從外部設備傳輸到內存或從內存傳輸到外部設備，這可能導致程序執行阻塞。
2. CPU 利用率: 由於 I/O 操作的等待時間，CPU 在此期間可能處於空閒狀態，導致 CPU 利用率低。
3. 性能瓶頸: I/O 操作的速度往往成為程序性能的瓶頸，尤其是在數據量較大或傳輸速度較慢的情況下。

例如，執行一百萬次 I/O 密集型操作 print：

<code class="language-python">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")</code>

運行結果約為 3 秒。而如果調用不使用 print 的空方法 print_hi('xxxx')，程序速度會顯著提升：

<code class="language-python">def print_hi(name):
    return</code>

I/O 密集型操作優化方法:

如有必要（例如文件讀寫），可以使用以下方法提高效率：

1. 異步 I/O: 使用 asyncio 等異步編程模型，允許程序在等待 I/O 操作完成的同時繼續執行其他任務，從而提高 CPU 利用率。
2. 緩衝: 使用緩衝區臨時存儲數據，減少 I/O 操作的頻率。
3. 並行處理: 並行執行多個 I/O 操作，提高整體數據處理速度。
4. 優化數據結構: 選擇合適的數據結構，減少數據讀寫次數。

二、使用生成器生成列表和字典

在 Python 2.7 及後續版本中，對列表、字典和集合生成器進行了改進，使數據結構的構建過程更加簡潔高效。

1. 傳統方法:

<code class="language-python">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())</code>

2. 使用生成器優化:

<code class="language-python">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")</code>

使用生成器方法更簡潔，也更快。

三、避免字符串拼接，使用 join()

join() 方法高效地連接字符串，尤其在處理大量字符串時，比 運算符或 % 格式化更快、更節省內存。

例如：

<code class="language-python">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")</code>

使用 join()：

<code class="language-python">def print_hi(name):
    return</code>

四、使用 map() 代替循環

map() 函數通常比傳統 for 循環更高效。

傳統循環方法:

<code class="language-python">def fun1():
    list_ = []
    for i in range(100):
        list_.append(i)</code>

使用 map() 函數:

<code class="language-python">def fun1():
    list_ = [i for i in range(100)]</code>

五、選擇合適的數據結構

選擇合適的數據結構對於提高 Python 代碼執行效率至關重要。字典查找效率高於列表（尤其在大數據量情況下），但小數據量時情況相反。 頻繁增刪大量元素時，考慮使用 collections.deque。 頻繁查找時，考慮使用 bisect 進行二分查找。

六、避免不必要的函數調用

減少不必要的函數調用，合併多個操作，提高效率。

七、避免不必要的導入

減少不必要的模塊導入，降低開銷。

八、避免使用全局變量

將代碼放在函數內部，通常能提高速度。

九、避免模塊和函數屬性訪問

使用 from ... import ... 避免屬性訪問的開銷。

十、減少內層循環中的計算

將循環內可以提前計算的值提前計算，減少重複計算。

(此處省略了關於 Leapcell 平台的介紹部分，因為它與 Python 代碼性能優化無關)

請注意，以上優化方法並非總是適用，需要根據具體情況選擇合適的優化策略。 對代碼進行性能分析和測試，才能找到最有效的優化方案。

以上是Python性能提示您必須知道的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！