Python性能提示您必须知道

Python 代码性能优化全攻略

Python 作为动态类型解释型语言，运行速度可能比 C 等静态类型编译型语言慢。但通过特定技巧和策略，可以显着提升 Python 代码性能。本文将探讨如何优化 Python 代码，使其运行更快、更高效，并使用 Python 的 timeit 模块精确测量代码执行时间。

注意: 默认情况下，timeit 模块会重复执行代码一百万次，以确保测量结果的准确性和稳定性。

示例代码（使用 timeit 测量 print_hi 函数执行时间）：

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())

Python 脚本运行时间计算方法

time 模块中的 time.perf_counter() 提供高精度计时器，适用于测量短时间间隔。例如：

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")

一、I/O 密集型操作优化

I/O 密集型操作是指程序大部分执行时间都花费在等待 I/O 操作完成上的程序或任务。 I/O 操作包括从磁盘读取数据、向磁盘写入数据、网络通信等。这些操作通常涉及硬件设备，因此其执行速度受限于硬件性能和 I/O 带宽。

其特点如下：

1. 等待时间: 程序执行 I/O 操作时，通常需要等待数据从外部设备传输到内存或从内存传输到外部设备，这可能导致程序执行阻塞。
2. CPU 利用率: 由于 I/O 操作的等待时间，CPU 在此期间可能处于空闲状态，导致 CPU 利用率低。
3. 性能瓶颈: I/O 操作的速度往往成为程序性能的瓶颈，尤其是在数据量较大或传输速度较慢的情况下。

例如，执行一百万次 I/O 密集型操作 print：

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")

运行结果约为 3 秒。而如果调用不使用 print 的空方法 print_hi('xxxx')，程序速度会显着提升：

def print_hi(name):
    return

I/O 密集型操作优化方法:

如有必要（例如文件读写），可以使用以下方法提高效率：

1. 异步 I/O: 使用 asyncio 等异步编程模型，允许程序在等待 I/O 操作完成的同时继续执行其他任务，从而提高 CPU 利用率。
2. 缓冲: 使用缓冲区临时存储数据，减少 I/O 操作的频率。
3. 并行处理: 并行执行多个 I/O 操作，提高整体数据处理速度。
4. 优化数据结构: 选择合适的数据结构，减少数据读写次数。

二、使用生成器生成列表和字典

在 Python 2.7 及后续版本中，对列表、字典和集合生成器进行了改进，使数据结构的构建过程更加简洁高效。

1. 传统方法:

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. 使用生成器优化:

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")

使用生成器方法更简洁，也更快。

三、避免字符串拼接，使用 join()

join() 方法高效地连接字符串，尤其在处理大量字符串时，比 运算符或 % 格式化更快、更节省内存。

例如：

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")

使用 join()：

def print_hi(name):
    return

四、使用 map() 代替循环

map() 函数通常比传统 for 循环更高效。

传统循环方法:

def fun1():
    list_ = []
    for i in range(100):
        list_.append(i)

使用 map() 函数:

def fun1():
    list_ = [i for i in range(100)]

五、选择合适的数据结构

选择合适的数据结构对于提高 Python 代码执行效率至关重要。字典查找效率高于列表（尤其在大数据量情况下），但小数据量时情况相反。 频繁增删大量元素时，考虑使用 collections.deque。 频繁查找时，考虑使用 bisect 进行二分查找。

六、避免不必要的函数调用

减少不必要的函数调用，合并多个操作，提高效率。

七、避免不必要的导入

减少不必要的模块导入，降低开销。

八、避免使用全局变量

将代码放在函数内部，通常能提高速度。

九、避免模块和函数属性访问

使用 from ... import ... 避免属性访问的开销。

十、减少内层循环中的计算

将循环内可以提前计算的值提前计算，减少重复计算。

(此处省略了关于 Leapcell 平台的介绍部分，因为它与 Python 代码性能优化无关)

请注意，以上优化方法并非总是适用，需要根据具体情况选择合适的优化策略。 对代码进行性能分析和测试，才能找到最有效的优化方案。

以上是Python性能提示您必须知道的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！