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掌握一些技巧,可盡量提高Python程序性能,也可以避免不必要的資源浪費。

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盡量使用局部變量代替全局變量:便于維護,提高性能并節(jié)省內存。
使用局部變量替換模塊名字空間中的變量,例如 ls = os.linesep。一方面可以提高程序性能,局部變量查找速度更快;另一方面可用簡短標識符替代冗長的模塊變量,提高可讀性。
對象類型判斷時,采用isinstance()最優(yōu),采用對象類型身份(id())次之,采用對象值(type())比較最次。 #判斷變量num是否為整數(shù)類型
type(num) == type(0) #調用三次函數(shù)
type(num) is type(0) #身份比較
isinstance(num,(int)) #調用一次函數(shù)
不要在重復操作的內容作為參數(shù)放到循環(huán)條件中,避免重復運算。
#每次循環(huán)都需要重新執(zhí)行l(wèi)en(a)
while i #len(a)僅執(zhí)行一次
m = len(a)
while i
如需使用模塊X中的某個函數(shù)或對象Y,應直接使用from X import Y,而不是import X; X.Y。這樣在使用Y時,可以減少一次查詢(解釋器不必首先查找到X模塊,然后在X模塊的字典中查找Y)。
映射(比如dict等)的搜索速度遠快于條件語句(如if等)。Python中也沒有select-case語句。
#if查找
if a == 1:
b = 10
elif a == 2:
b = 20
...
#dict查找,性能更優(yōu)
d = {1:10,2:20,...}
b = d[a]
對序列(str、list、tuple等),直接迭代序列元素,比迭代元素的索引速度要更快。
a = [1,2,3]
#迭代元素
for item in a:
print(item)
#迭代索引
for i in range(len(a)):
print(a[i])
列表解析(list comprehension),會產生整個列表,對大量數(shù)據(jù)的迭代會產生負面效應。
而生成器表達式則不會,其不會真正創(chuàng)建列表,而是返回一個生成器,在需要時產生一個值(延遲計算),對內存更加友好。
#計算文件f的非空字符個數(shù)
#生成器表達式
l = sum([len(word) for line in f for word in line.split()])
#列表解析
l = sum(len(word) for line in f for word in line.split())
使用eval()、exec()函數(shù)執(zhí)行代碼時,最好調用代碼對象(提前通過compile()函數(shù)編譯成字節(jié)碼),而不是直接調用str,可以避免多次執(zhí)行重復編譯過程,提高程序性能。
正則表達式模式匹配也類似,也最好先將正則表達式模式編譯成regex對象(通過re.complie()函數(shù)),然后再執(zhí)行比較和匹配。
模塊中的最高級別Python語句(沒有縮進的代碼)會在模塊導入(import)時執(zhí)行(不論其是否真的必要執(zhí)行)。因此,應盡量將模塊所有的功能代碼放到函數(shù)中,包括主程序相關的功能代碼也可放到main()函數(shù)中,主程序本身調用main()函數(shù)。
可以在模塊的main()函數(shù)中書寫測試代碼。在主程序中,檢測name的值,如果為’main’(表示模塊是被直接執(zhí)行),則調用main()函數(shù),進行測試;如果為模塊名字(表示模塊是被調用),則不進行測試。

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