提高python程序性能的方法

這篇文章主要介紹了提高python程序性能的方法，具有一定借鑒價值，需要的朋友可以參考下。希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲。下面讓小編帶著大家一起了解一下。

Python在性能方面并不擅長，但通過一些提示，您可以嘗試提高程序性能并避免不必要的資源浪費。

1.使用局部變量

嘗試使用局部變量而不是全局變量使其易于維護，有助于提高性能并節省內存。

使用局部變量替換模塊命名空間中的變量，例如ls = os.linesep。一方面，它可以提高程序性能，因為局部變量的搜索速度更快; 另一方面，冗長的模塊變量可以用短標識符替換，以提高可讀性。

2.減少函數調用的次數

在確定對象類型時，最佳使用isinstance()，次優使用id()，最差type()用于比較。

#Determine whether the variable num is an integer type
type(num) == type(0) #call the function three times
type(num) is type(0) #identity comparison
isinstance(num,(int)) #call the function once

不要將重復操作作為參數放在循環中，以避免重復計算。

#Each loop needs to re-execute len(a)
while i < len(a):
    statement
#Only execute len(a) once
m = len(a)
while i < m:
    statement

要Y在模塊中使用函數或對象X，您應該from X import Y直接使用  而不是 import X; X.Y。因此，在使用時Y，您可以減少一次查詢（解釋器不必先找到X模塊，然后Y在X模塊的字典中查找）。

3.使用映射替換條件搜索

映射的搜索速度（例如dict等）比條件語句（例如if等）快得多。select-casePython中沒有聲明。

#if? reach
if a == 1:
    b = 10
elif a == 2:
    b = 20
...

#dict reach，better performance
d = {1:10,2:20,...}
b = d[a]

4.直接迭代序列元素

對于序列（str，list，tuple等），迭代序列元件直接比迭代元件索引更快。

a = [1,2,3]

#Iterate elements 
for item in a:
    print(item)

#Iterate indexes
for i in range(len(a)):
   print(a[i])

5.用生成器表達式替換列表解析

列表理解將產生整個列表，對大量數據的迭代產生負面影響。

但是生成器表達式沒有。它實際上并不創建一個列表，而是返回一個生成器，它在需要時產生一個值（延遲），這對內存更友好。

#Calculate the number of non-null characters in file f
#List analysis
l = sum([len(word) for line in f for word in line.split()])

#generator expression
l = sum(len(word) for line in f for word in line.split())

6.首先編譯然后調用

當使用該函數  eval() 并  exec() 執行代碼時，最好調用代碼對象（通過compile() 函數預先編譯成字節碼  ）而不是str 直接調用  ，這樣可以避免多次重復編譯過程并提高程序的性能。

正則表達式模式匹配是類似的。re.complie() 在執行比較和匹配之前，最好將正則表達式模式編譯為正則表達式對象（通過  函數）。

7.模塊編程的習慣

模塊中最高級別的Python語句（無縮進代碼）將在導入模塊時執行（是否真的需要執行）。因此，您應該嘗試將模塊的所有功能代碼放入函數中（與主程序相關的功能代碼也可以放入  main() 函數中，主程序本身調用該  main() 函數）。

測試代碼可以main() 在模塊的功能中編寫  。__name__ 將在主程序中檢測到該值  。如果是' __main__'（表示模塊是直接執行的），則main() 調用該  函數進行測試; 如果它是模塊的名稱（表示模塊被調用），則不會執行測試。

感謝你能夠認真閱讀完這篇文章，希望小編分享提高python程序性能的方法內容對大家有幫助，同時也希望大家多多支持億速云，關注億速云行業資訊頻道，遇到問題就找億速云，詳細的解決方法等著你來學習!