本文转载自公众号“读芯术”(ID：AI_Discovery)。
Python有时用起来确实很慢，我敢打赌你肯定抱怨过这一点，尤其是那些用惯了C，C ++或Java的人。
但其实很多时候，Python的效率并没有达到它应有的速度，有一些让它马达开足的小技巧，一起来学习吧!
1. 避免使用全局变量
- import mathsize = 10000
- for x in range(size):
- for y in range(size):
- z = math.sqrt(x) + math.sqrt(y)
许多程序员一开始都会用Python语言编写一些简单的脚本。编写脚本时，通常直接使用全局变量，就像上面这段代码。
但由于全局变量和局部变量的实现方式不同，全局变量中定义的代码要比在函数中定义的函数运行起来慢得多。把脚本语句放入函数中，通常运行速度可提高15%-30%。如下所示：
- import mathdef main():
- size = 10000
- for x in range(size):
- for y in range(size):
- z = math.sqrt(x) +math.sqrt(y)main()
2. 避免数据重复
避免无意义的数据复制
- def main():
- size = 10000
- for _ in range(size):
- value = range(size)
- value_list = [x for x in value]
- square_list = [x * x for x invalue_list]main()
这段代码中，value_list完全没有必要，这会创建不必要的数据结构或复制。
- def main():
- size = 10000
- for _ in range(size):
- value = range(size)
- square_list = [x * x for x invalue]main()
另一个原因在于Python的数据共享机制过于偏执，没有很好理解或信任内存模型，例如滥用copy.deepcopy()函数。我们可以删除此类代码中的复制操作。
交换值时无需使用中间变量
- def main():
- size = 1000000
- for _ in range(size):
- a = 3
- b = 5
- temp = a
- a = b
- b = tempmain()
上述代码在交换值时创建了一个临时变量temp。如果没有中间变量，代码会更加简洁，运行速度也更快。
- def main():
- size = 1000000
- for _ in range(size):
- a = 3
- b = 5
- a, bb = b, amain()
使用字符串联方法join ，而不是'+'
- import string
- from typing import Listdef concatString(string_list: List[str]) -> str:
- result = ''
- for str_i in string_list:
- result += str_i
- return resultdef main():
- string_list =list(string.ascii_letters * 100)
- for _ in range(10000):
- result =concatString(string_list)main()
另一要点是a+b对字符串进行拼接，由于在Python中字符串是不可变的对象，所以实际上a和b分别复制到了应用程序的新内存空间中。
因此，如果拼接n个字符串会产生“ n-1”个中间结果，则每个字符串都会产生应用和复制内存所需的中间结果，从而严重影响操作效率。
在使用join()串联字符串时，首先计算需要应用的总内存空间，然后立即申请所需的内存，再把每个字符串元素复制到内存中。
- import string
- from typing import Listdef concatString(string_list: List[str]) -> str:
- return ''.join(string_list)defmain():
- string_list = list(string.ascii_letters* 100)
- for _ in range(10000):
- result =concatString(string_list)main()
3. 避免使用以下函数属性
避免访问模块和函数属性
- import mathdef computeSqrt(size:int):
- result = []
- for i in range(size):
- result.append(math.sqrt(i))
- return resultdef main():
- size = 10000
- for _ in range(size):
- result = computeSqrt(size)main()
use(属性访问运算符)会触发特定方法，例如getattribute()和getattr()，这些方法将执行字典操作，会产生额外的时间消耗。
通过使用import语句，可以消除属性访问：
- from math import sqrtdefcomputeSqrt(size: int):
- result = []
- for i in range(size):
- result.append(sqrt(i))
- return resultdef main():
- size = 10000
- for _ in range(size):
- result = computeSqrt(size)main()
前文中我们讨论了局部变量可以比全局变量实现更快查找，对于经常访问的变量(如sqrt)，可以通过更改为局部变量以加快操作速度。
- import mathdef computeSqrt(size:int):
- result = []
- sqrt = math.sqrt
- for i in range(size):
- result.append(sqrt(i))
- return resultdef main():
- size = 10000
- for _ in range(size):
- result = computeSqrt(size)main()
避免类属性访问
- import math
- from typing import Listclass DemoClass:
- def __init__(self, value: int):
- self._value = value
- def computeSqrt(self, size: int)-> List[float]:
- result = []
- append = result.append
- sqrt = math.sqrt
- for _ in range(size):
- append(sqrt(self._value))
- return resultdef main():
- size = 10000
- for _ in range(size):
- demo_instance = DemoClass(size)
- result =demo_instance.computeSqrt(size)main()
避免的原理也适用于类的属性，并且访问self._value的速度要比访问局部变量的速度要慢。通过把需要频繁访问的类属性分配给局部变量，可以提高代码执行速度。
- import math
- from typing import Listclass DemoClass:
- def __init__(self, value: int):
- self._value = value
- def computeSqrt(self, size: int)-> List[float]:
- result = []
- append = result.append
- sqrt = math.sqrt
- value = self._value
- for _ in range(size):
- append(sqrt(value))
- return resultdef main():
- size = 10000
- for _ in range(size):
- demo_instance = DemoClass(size)
- demo_instance.computeSqrt(size)main()
4. 避免不必要的抽象
- class DemoClass:
- def __init__(self, value: int):
- self.value = value@property
- def value(self) -> int:
- return self._value@value.setter
- def value(self, x: int):
- self._value = xdef main():
- size = 1000000
- for i in range(size):
- demo_instance = DemoClass(size)
- value = demo_instance.value
- demo_instance.value = imain()
每当使用其他处理层(例如装饰器、属性访问、描述符)封装代码时，代码运行的速度也会变慢。在大多数情况下，重新检查是否有必要使用属性访问器定义是很有必要的。
使用getter/setter函数访问属性通常是被C/C++程序员遗忘的一种编码样式。如果确实没有必要，就使用简单属性就好。
- class DemoClass:
- def __init__(self, value: int):
- self.value = valuedef main():
- size = 1000000
- for i in range(size):
- demo_instance = DemoClass(size)
- value = demo_instance.value
- demo_instance.value = imain()
5. 选择合适的数据结构
众所周知，列表是Python中的动态数组。当预分配的内存空间用完时，会预分配一定的内存空间，然后继续向其中添加元素。然后复制之前的所有原始元素，形成一个新的内存空间，在插入新元素之前销毁先前的内存空间。
因此，如果频繁添加或删除，或者添加或删除的元素数量太大，列表的效率就会变低，目前最好使用collections.deque。
此双端队列具有堆栈和队列的特性，并且可以在两端以O(1)复杂度执行插入和删除操作。
列表搜索操作非常耗时。当需要频繁查找某些元素或按顺序频繁访问这些元素时，保持列表 对象有序的情况下使用二分法，使用二进制搜索以提高搜索效率，但二进制搜索仅适用于有序元素。
另一个常见的要求是找到最小值或最大值。此时，可以使用heapq模块列出转换为堆的列表，因此获取最小值的时间复杂度为O(1)。
6. 循环优化
使用 for 循环代替while 循环
- def computeSum(size: int) ->int:
- sum_ = 0
- i = 0
- while i < size:
- sum_ += i
- i += 1
- return sum_def main():
- size = 10000
- for _ in range(size):
- sum_ = computeSum(size)main()
要知道，Python中的for循环要比while循环快得多。
- def computeSum(size: int) ->int:
- sum_ = 0
- for i in range(size):
- sum_ += i
- return sum_def main():
- size = 10000
- for _ in range(size):
- sum_ = computeSum(size)main()
使用隐式for循环，而不是显式for循环
对于上面的示例，可以进一步使用隐式for循环替换显式for循环
- def computeSum(size: int) ->int:
- return sum(range(size))def main():
- size = 10000
- for _ in range(size):
- sum = computeSum(size)main()
减少内部循环的计算
- from math import sqrtdef main():
- size = 10000 for x in range(size):
- for y in range(size):
- z = sqrt(x) + sqrt(y)main()
在上述for循环中的代码sqrt(x)中，在训练期间每次都需要进行重新计算，这会增加时间消耗。
- import mathdef main():
- size = 10000for x in range(size):
- sqrtsqrt_x = sqrt(x)
- for y in range(size):
- z = sqrt_x + sqrt(y)main()
7. 使用 numba.jit
继续遵循上述示例，并在此基础上使用numba.jit。Python函数JIT可以编译为机器代码用以执行，这能大大提高了代码执行速度。
- import numba@numba.jit
- def computeSum(size: float) -> int:
- sum = 0
- for i in range(size):
- sum += i
- return sumdef main():
- size = 10000
- for _ in range(size):
- sum = computeSum(size)main()
8. 代码优化原则
上文已经介绍了许多加速Python代码的技术。在编写代码的过程中，我们需要了解代码优化的一些基本原理，这可是“实用知识”。
第一个基本原则就是不要过早优化代码。
许多人一开始编写代码时就致力于性能优化，“加快正确程序的速度要比确保快速程序的正确运作容易得多。”优化代码的前提是确保代码可以正常工作。过早的优化可能会忽略对总体性能指标的掌握，并且在获得总体结果之前不要颠倒顺序。
第二个基本原则是权衡优化代码的成本。
优化代码是有代价的，想要解决所有性能问题几乎不可能。通常面临的选择是时间换空间或空间换时间，还需要考虑开发成本。
第三个原则是不要优化无关紧要的部分。
如果优化代码的每个部分后，这些变更会让代码变得难以阅读和理解。如果代码运行缓慢，首先必须找到代码运行缓慢的位置(通常是内部循环)，重点优化代码运行缓慢的地方。对于其他位置，时间的损失影响很小。
优化代码，让你的Python开足马力，快去实践一下吧!
