Python效能最佳化技巧總結

選擇了腳本語言就要忍受其速度，這句話在某種程度上說明了python 作為腳本的一個不足之處，那就是執行效率和性能不夠理想，特別是在performance 較差的機器上，因此有必要進行一定的程式碼最佳化來提高程式的執行效率。如何進行 Python 效能優化，是本文探討的主要問題。本文會涉及常見的程式碼最佳化方法，效能優化工具的使用以及如何診斷程式碼的效能瓶頸等內容，希望可以給 Python 開發人員一定的參考。

Python 程式碼最佳化常見技巧

程式碼最佳化能讓程式運作更快，它是在不改變程式運作結果的情況下使得程式的運作效率更高，根據80/20 原則，實作程式的重構、最佳化、擴充以及文件相關的事情通常需要消耗80% 的工作量。優化通常包含兩方面的內容：減少程式碼的體積，提高程式碼的運作效率。

改進演算法，選擇合適的資料結構

一個良好的演算法能夠對效能起到關鍵作用，因此效能改進的首要事項是對演算法的改進。在演算法的時間複雜度排序上依序是：

O(1) -> O(lg n) -> O(n lg n) -> O(n^2) -> O(n^3) -> O(n^k) -> O(k^n) -> O(n!)

因此如果能夠在時間複雜度上對演算法進行一定的改進，對性能的提高不言而喻。但具體演算法的改進不屬於本文討論的範圍，讀者可以自行參考這方面資料。下面的內容將集中討論資料結構的選擇。

字典(dictionary) 與列表(list)

Python 字典中使用了hash table，因此查找操作的複雜度為O(1)，而list 實際上是數組，在list 中，查找需要遍歷整個list，其複雜度為O(n)，因此對成員的查找存取等操作字典要比list 更快。

清單 1. 程式碼 dict.py

from time import time 
 t = time() 
 list = ['a','b','is','python','jason','hello','hill','with','phone','test', 
'dfdf','apple','pddf','ind','basic','none','baecr','var','bana','dd','wrd'] 
 #list = dict.fromkeys(list,True) 
 print list 
 filter = [] 
 for i in range (1000000): 
     for find in ['is','hat','new','list','old','.']: 
         if find not in list: 
             filter.append(find) 
 print "total run time:"
 print time()-t

上述程式碼運行大概需要 16.09seconds。如果去掉行 #list = dict.fromkeys(list,True) 的註釋，將 list 轉換為字典之後再運行，時間大約為 8.375 seconds，效率大概提高了一半。因此在需要多資料成員進行頻繁的查找或存取的時候，使用 dict 而不是 list 是較好的選擇。

集合 (set) 與列表 (list)

set 的 union， intersection，difference 操作比 list 的迭代要快。因此如果涉及到求 list 交集，並集或差的問題可以轉換為 set 來操作。

清單2. 求list 的交集：

from time import time 
 t = time() 
 lista=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,13,34,53,42,44] 
 listb=[2,4,6,9,23] 
 intersection=[] 
 for i in range (1000000): 
     for a in lista: 
         for b in listb: 
             if a == b: 
                 intersection.append(a) 
 print "total run time:"
 print time()-t

上述程式的運作時間大概為：

total run time: 
 38.4070000648

清單3. 使用set 求交集

from time import time 
 t = time() 
 lista=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,13,34,53,42,44] 
 listb=[2,4,6,9,23] 
 intersection=[] 
 for i in range (1000000): 
      list(set(lista)&set(listb)) 
 print "total run time:"
 print time()-t

改為set 後程式的運算時間縮減為8.75，提高了4 倍多，運轉時間大大縮短。讀者可以自行使用表 1 其他的操作進行測試。

表1. set 常見用法

對循環的優化

對循環的優化所遵循的原則是盡量減少循環過程中的計算量，有多重循環的盡量將內層的計算提到上一層。 下面透過實例來對比循環優化後所帶來的效能的提升。在程式清單 4 中，如果沒有循環優化，其大概的運行時間約為 132.375。

清單 4. 為進行循環優化前

from time import time 
 t = time() 
 lista = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] 
 listb =[0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,0.01] 
 for i in range (1000000): 
      for a in range(len(lista)): 
          for b in range(len(listb)): 
               x=lista[a]+listb[b] 
 print "total run time:"
 print time()-t

現在進行如下優化，將長度計算提到循環外，range 用 xrange 代替，同時將第三層的計算 lista[a] 提到循環的第二層。

清單 5. 循環最佳化後

from time import time 
 t = time() 
 lista = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] 
 listb =[0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,0.01] 
 len1=len(lista) 
 len2=len(listb) 
 for i in xrange (1000000): 
     for a in xrange(len1): 
         temp=lista[a] 
             for b in xrange(len2): 
                 x=temp+listb[b] 
 print "total run time:"
 print time()-t

上述最佳化後的程式其運行時間縮短為 102.171999931。在清單 4 中 lista[a] 被計算的次數為 1000000*10*10，而在優化後的程式碼中被計算的次數為 1000000*10，計算次數大幅度縮短，因此效能有所提升。

充分利用 Lazy if-evaluation 的特性

python 中条件表达式是 lazy evaluation 的，也就是说如果存在条件表达式 if x and y，在 x 为 false 的情况下 y 表达式的值将不再计算。因此可以利用该特性在一定程度上提高程序效率。

清单 6. 利用 Lazy if-evaluation 的特性

from time import time 
 t = time() 
 abbreviations = ['cf.', 'e.g.', 'ex.', 'etc.', 'fig.', 'i.e.', 'Mr.', 'vs.'] 
 for i in range (1000000): 
     for w in ('Mr.', 'Hat', 'is', 'chasing', 'the', 'black', 'cat', '.'): 
         if w in abbreviations: 
         #if w[-1] == '.' and w in abbreviations: 
               pass 
 print "total run time:"
 print time()-t

在未进行优化之前程序的运行时间大概为 8.84，如果使用注释行代替第一个 if，运行的时间大概为 6.17。

字符串的优化

python 中的字符串对象是不可改变的，因此对任何字符串的操作如拼接，修改等都将产生一个新的字符串对象，而不是基于原字符串，因此这种持续的 copy 会在一定程度上影响 python 的性能。对字符串的优化也是改善性能的一个重要的方面，特别是在处理文本较多的情况下。字符串的优化主要集中在以下几个方面：

在字符串连接的使用尽量使用 join() 而不是 +：在代码清单 7 中使用 + 进行字符串连接大概需要 0.125 s，而使用 join 缩短为 0.016s。因此在字符的操作上 join 比 + 要快，因此要尽量使用 join 而不是 +。

清单 7. 使用 join 而不是 + 连接字符串

from time import time 
 t = time() 
 s = ""
 list = ['a','b','b','d','e','f','g','h','i','j','k','l','m','n'] 
 for i in range (10000): 
      for substr in list: 
           s+= substr 
 print "total run time:"
 print time()-t

同时要避免：

s = ""
 for x in list: 
    s += func(x)

而是要使用：

slist = [func(elt) for elt in somelist] 
 s = "".join(slist)

当对字符串可以使用正则表达式或者内置函数来处理的时候，选择内置函数。如 str.isalpha()，str.isdigit()，str.startswith((‘x’, ‘yz’))，str.endswith((‘x’, ‘yz’))

对字符进行格式化比直接串联读取要快，因此要使用

out = "<html>%s%s%s%s</html>" % (head, prologue, query, tail)

而避免

out = "<html>" + head + prologue + query + tail + "</html>"

使用列表解析（list comprehension）和生成器表达式（generator expression）

列表解析要比在循环中重新构建一个新的 list 更为高效，因此我们可以利用这一特性来提高运行的效率。

from time import time 
 t = time() 
 list = ['a','b','is','python','jason','hello','hill','with','phone','test', 
'dfdf','apple','pddf','ind','basic','none','baecr','var','bana','dd','wrd'] 
 total=[] 
 for i in range (1000000): 
      for w in list: 
           total.append(w) 
 print "total run time:"
 print time()-t

使用列表解析：

for i in range (1000000): 
    a = [w for w in list]

上述代码直接运行大概需要 17s，而改为使用列表解析后 ，运行时间缩短为 9.29s。将近提高了一半。生成器表达式则是在 2.4 中引入的新内容，语法和列表解析类似，但是在大数据量处理时，生成器表达式的优势较为明显，它并不创建一个列表，只是返回一个生成器，因此效率较高。在上述例子上中代码 a = [w for w in list] 修改为 a = (w for w in list)，运行时间进一步减少，缩短约为 2.98s。

其他优化技巧

如果需要交换两个变量的值使用 a,b=b,a 而不是借助中间变量 t=a;a=b;b=t；

>>> from timeit import Timer 
 >>> Timer("t=a;a=b;b=t","a=1;b=2").timeit() 
 0.25154118749729365 
 >>> Timer("a,b=b,a","a=1;b=2").timeit() 
 0.17156677734181258 
 >>>

在循环的时候使用 xrange 而不是 range；使用 xrange 可以节省大量的系统内存，因为 xrange() 在序列中每次调用只产生一个整数元素。而 range() 將直接返回完整的元素列表，用于循环时会有不必要的开销。在 python3 中 xrange 不再存在，里面 range 提供一个可以遍历任意长度的范围的 iterator。

使用局部变量，避免”global” 关键字。python 访问局部变量会比全局变量要快得多，因 此可以利用这一特性提升性能。

if done is not None 比语句 if done != None 更快，读者可以自行验证；

在耗时较多的循环中，可以把函数的调用改为内联的方式；

使用级联比较 “x

while 1 要比 while True 更快（当然后者的可读性更好）；

build in 函数通常较快，add(a,b) 要优于 a+b。

定位程序性能瓶颈

对代码优化的前提是需要了解性能瓶颈在什么地方，程序运行的主要时间是消耗在哪里，对于比较复杂的代码可以借助一些工具来定位，python 内置了丰富的性能分析工具，如 profile,cProfile 与 hotshot 等。其中 Profiler 是 python 自带的一组程序，能够描述程序运行时候的性能，并提供各种统计帮助用户定位程序的性能瓶颈。Python 标准模块提供三种 profilers:cProfile,profile 以及 hotshot。

profile 的使用非常简单，只需要在使用之前进行 import 即可。具体实例如下：

清单 8. 使用 profile 进行性能分析

import profile 
 def profileTest(): 
    Total =1; 
    for i in range(10): 
        Total=Total*(i+1) 
        print Total 
    return Total 
 if __name__ == "__main__": 
    profile.run("profileTest()")

程序的运行结果如下：

图 1. 性能分析结果

其中输出每列的具体解释如下：

ncalls：表示函数调用的次数；

tottime：表示指定函数的总的运行时间，除掉函数中调用子函数的运行时间；

percall：（第一个 percall）等于 tottime/ncalls；

cumtime：表示该函数及其所有子函数的调用运行的时间，即函数开始调用到返回的时间；

percall：（第二个 percall）即函数运行一次的平均时间，等于 cumtime/ncalls；

filename:lineno(function)：每个函数调用的具体信息；

如果需要将输出以日志的形式保存，只需要在调用的时候加入另外一个参数。如 profile.run(“profileTest()”,”testprof”)。

对于 profile 的剖析数据，如果以二进制文件的时候保存结果的时候，可以通过 pstats 模块进行文本报表分析，它支持多种形式的报表输出，是文本界面下一个较为实用的工具。使用非常简单：

import pstats 
 p = pstats.Stats('testprof') 
 p.sort_stats("name").print_stats()

其中 sort_stats() 方法能够对剖分数据进行排序， 可以接受多个排序字段，如 sort_stats(‘name’, ‘file’) 将首先按照函数名称进行排序，然后再按照文件名进行排序。常见的排序字段有 calls( 被调用的次数 )，time（函数内部运行时间），cumulative（运行的总时间）等。此外 pstats 也提供了命令行交互工具，执行 python – m pstats 后可以通过 help 了解更多使用方式。

对于大型应用程序，如果能够将性能分析的结果以图形的方式呈现，将会非常实用和直观，常见的可视化工具有 Gprof2Dot，visualpytune，KCacheGrind 等，读者可以自行查阅相关官网，本文不做详细讨论。