Python性能優(yōu)化的20條建議

算法的時(shí)間復(fù)雜度對(duì)程序的執(zhí)行效率影響很大，在Python中可以通過選擇合適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來優(yōu)化時(shí)間復(fù)雜度，如list和set查找某一個(gè)元素的時(shí)間復(fù)雜度分別是O(n)和O(1)。不同的場景有不同的優(yōu)化方式，總得來說，一般有分治，分支界限，貪心，動(dòng)態(tài)規(guī)劃等思想。

減少冗余數(shù)據(jù)

如用上三角或下三角的方式去保存一個(gè)大的對(duì)稱矩陣。在0元素占大多數(shù)的矩陣?yán)锸褂孟∈杈仃嚤硎尽?

合理使用copy與deepcopy

對(duì)于dict和list等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的對(duì)象，直接賦值使用的是引用的方式。而有些情況下需要復(fù)制整個(gè)對(duì)象，這時(shí)可以使用copy包里的copy和deepcopy，這兩個(gè)函數(shù)的不同之處在于后者是遞歸復(fù)制的。效率也不一樣：（以下程序在ipython中運(yùn)行）

importcopya=range(100000)%timeit-n10copy.copy(a)#運(yùn)行10次copy.copy(a)%timeit-n10copy.deepcopy(a)10loops,bestof3:1.55msperloop10loops,bestof3:151msperloop

timeit后面的-n表示運(yùn)行的次數(shù)，后兩行對(duì)應(yīng)的是兩個(gè)timeit的輸出，下同。由此可見后者慢一個(gè)數(shù)量級(jí)。

使用dict或set查找元素

pythondict和set都是使用hash表來實(shí)現(xiàn)(類似c++11標(biāo)準(zhǔn)庫中unordered_map)，查找元素的時(shí)間復(fù)雜度是O(1)

a=range(1000)s=set(a)d=dict((i,1)foriina)%timeit-n10000100ind%timeit-n10000100ins10000loops,bestof3:43.5nsperloop10000loops,bestof3:49.6nsperloop

dict的效率略高(占用的空間也多一些)。

合理使用生成器（generator）和yield

%timeit-n100a=(iforiinrange(100000))%timeit-n100b=[iforiinrange(100000)]100loops,bestof3:1.54msperloop100loops,bestof3:4.56msperloop

使用()得到的是一個(gè)generator對(duì)象，所需要的內(nèi)存空間與列表的大小無關(guān)，所以效率會(huì)高一些。在具體應(yīng)用上，比如set(iforiinrange(100000))會(huì)比set([iforiinrange(100000)])快。

但是對(duì)于需要循環(huán)遍歷的情況：

%timeit-n10forxin(iforiinrange(100000)):pass%timeit-n10forxin[iforiinrange(100000)]:pass10loops,bestof3:6.51msperloop10loops,bestof3:5.54msperloop

后者的效率反而更高，但是假如循環(huán)里有break,用generator的好處是顯而易見的。yield也是用于創(chuàng)建generator：

defyield_func(ls):foriinls:yieldi+1defnot_yield_func(ls):return[i+1foriinls]ls=range(1000000)%timeit-n10foriinyield_func(ls):pass%timeit-n10foriinnot_yield_func(ls):pass10loops,bestof3:63.8msperloop10loops,bestof3:62.9msperloop

對(duì)于內(nèi)存不是非常大的list，可以直接返回一個(gè)list，但是可讀性yield更佳(人個(gè)喜好)。

python2.x內(nèi)置generator功能的有xrange函數(shù)、itertools包等。

優(yōu)化循環(huán)

循環(huán)之外能做的事不要放在循環(huán)內(nèi)，比如下面的優(yōu)化可以快一倍：

a=range(10000)size_a=len(a)%timeit-n1000foriina:k=len(a)%timeit-n1000foriina:k=size_a1000loops,bestof3:569sperloop1000loops,bestof3:256sperloop

優(yōu)化包含多個(gè)判定表達(dá)式的順序

對(duì)于and，應(yīng)該把滿足條件少的放在前面，對(duì)于or，把滿足條件多的放在前面。如：

a=range(2000)%timeit-n100[iforiinaif10i20or1000i2000]%timeit-n100[iforiinaif1000i2000or100i20]%timeit-n100[iforiinaifi%2==0andi1900]%timeit-n100[iforiinaifi1900andi%2==0]100loops,bestof3:287sperloop100loops,bestof3:214sperloop100loops,bestof3:128sperloop100loops,bestof3:56.1sperloop

使用join合并迭代器中的字符串

In[1]:%%timeit...:s=''...:foriina:...:s+=i...:10000loops,bestof3:59.8sperloopIn[2]:%%timeits=''.join(a)...:100000loops,bestof3:11.8sperloop

join對(duì)于累加的方式，有大約5倍的提升。

選擇合適的格式化字符方式

s1,s2='ax','bx'%timeit-n100000'abc%s%s'%(s1,s2)%timeit-n100000'abc{0}{1}'.format(s1,s2)%timeit-n100000'abc'+s1+s2100000loops,bestof3:183nsperloop100000loops,bestof3:169nsperloop100000loops,bestof3:103nsperloop

三種情況中，%的方式是很慢的，但是三者的差距并不大（都非常快）。(個(gè)人覺得%的可讀性很好)

不借助中間變量交換兩個(gè)變量的值

In[3]:%%timeit-n10000a,b=1,2....:c=a;a=b;b=c;....:10000loops,bestof3:172nsperloopIn[4]:%%timeit-n10000a,b=1,2a,b=b,a....:10000loops,bestof3:86nsperloop

使用a,b=b,a而不是c=a;a=b;b=c;來交換a,b的值，可以快1倍以上。

使用ifis

a=range(10000)%timeit-n100[iforiinaifi==True]%timeit-n100[iforiinaifiisTrue]100loops,bestof3:531sperloop100loops,bestof3:362sperloop

使用ifisTrue比if==True將近快一倍。

使用級(jí)聯(lián)比較xyz

x,y,z=1,2,3%timeit-n1000000ifxyz:pass%timeit-n1000000ifxyandyz:pass1000000loops,bestof3:101nsperloop1000000loops,bestof3:121nsperloop

xyz效率略高，而且可讀性更好。

while1比whileTrue更快

defwhile_1():n=100000while1:n-=1ifn=0:breakdefwhile_true():n=100000whileTrue:n-=1ifn=0:breakm,n=1000000,1000000%timeit-n100while_1()%timeit-n100while_true()100loops,bestof3:3.69msperloop100loops,bestof3:5.61msperloop

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