分享Python 加速运行技巧

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目录

1.避免全局变量

2.避免

2.1 避免模块和函数属性访问

2.2 避免类内属性访问

3.避免不必要的抽象

4.避免数据复制

4.1 避免无意义的数据复制

4.2 交换值时不使用中间变量

4.3 字符串拼接用join而不是+

5.利用 if 条件的短路特性

6.循环优化

6.1 用for循环代替while循环

6.2 使用隐式for循环代替显式for循环

6.3 减少内层for循环的计算

7.使用 numba.jit

8.选择合适的数据结构

前言:

Python 是一种脚本语言,相比 C/C++ 这样的编译语言,在效率和性能方面存在一些不足。但是,有很多时候,Python 的效率并没有想象中的那么夸张。本文对一些 Python 代码加速运行的技巧进行整理。

代码优化原则:

本文会介绍不少的 Python 代码加速运行的技巧。在深入代码优化细节之前,需要了解一些代码优化基本原则。

第一个基本原则:不要过早优化
很多人一开始写代码就奔着性能优化的目标,“让正确的程序更快要比让快速的程序正确容易得多”。因此,优化的前提是代码能正常工作。过早地进行优化可能会忽视对总体性能指标的把握,在得到全局结果前不要主次颠倒。

第二个基本原则:权衡优化的代价
优化是有代价的,想解决所有性能的问题是几乎不可能的。通常面临的选择是时间换空间或空间换时间。另外,开发代价也需要考虑。

第三个原则:不要优化那些无关紧要的部分
如果对代码的每一部分都去优化,这些修改会使代码难以阅读和理解。如果你的代码运行速度很慢,首先要找到代码运行慢的位置,通常是内部循环,专注于运行慢的地方进行优化。在其他地方,一点时间上的损失没有什么影响。

1.避免全局变量 # 不推荐写法。代码耗时:26.8秒 import math size = 10000 for x in range(size):     for y in range(size):         z = math.sqrt(x) + math.sqrt(y)

许多程序员刚开始会用 Python 语言写一些简单的脚本,当编写脚本时,通常习惯了直接将其写为全局变量,例如上面的代码。但是,由于全局变量和局部变量实现方式不同,定义在全局范围内的代码运行速度会比定义在函数中的慢不少。通过将脚本语句放入到函数中,通常可带来 15% - 30% 的速度提升。

# 推荐写法。代码耗时:20.6秒 import math def main():  # 定义到函数中,以减少全部变量使用     size = 10000     for x in range(size):         for y in range(size):             z = math.sqrt(x) + math.sqrt(y) main() 2.避免 2.1 避免模块和函数属性访问 # 不推荐写法。代码耗时:14.5秒 import math def computeSqrt(size: int):     result = []     for i in range(size):         result.append(math.sqrt(i))     return result def main():     size = 10000     for _ in range(size):         result = computeSqrt(size) main()

每次使用.(属性访问操作符时)会触发特定的方法,如__getattribute__()__getattr__(),这些方法会进行字典操作,因此会带来额外的时间开销。通过from import语句,可以消除属性访问。

# 第一次优化写法。代码耗时:10.9秒 from math import sqrt def computeSqrt(size: int):     result = []     for i in range(size):         result.append(sqrt(i))  # 避免math.sqrt的使用     return result def main():     size = 10000     for _ in range(size):         result = computeSqrt(size) main()

在第 1 节中我们讲到,局部变量的查找会比全局变量更快,因此对于频繁访问的变量sqrt,通过将其改为局部变量可以加速运行。

# 第二次优化写法。代码耗时:9.9秒 import math def computeSqrt(size: int):     result = []     sqrt = math.sqrt  # 赋值给局部变量     for i in range(size):         result.append(sqrt(i))  # 避免math.sqrt的使用     return result def main():     size = 10000     for _ in range(size):         result = computeSqrt(size) main()

除了math.sqrt外,computeSqrt函数中还有.的存在,那就是调用list的append方法。通过将该方法赋值给一个局部变量,可以彻底消除computeSqrt函数中for循环内部的.使用。

# 推荐写法。代码耗时:7.9秒 import math def computeSqrt(size: int):     result = []     append = result.append     sqrt = math.sqrt    # 赋值给局部变量     for i in range(size):         append(sqrt(i))  # 避免 result.append 和 math.sqrt 的使用     return result def main():     size = 10000     for _ in range(size):         result = computeSqrt(size) main() 2.2 避免类内属性访问 # 不推荐写法。代码耗时:10.4秒 import math from typing import List class 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 result def main():     size = 10000     for _ in range(size):         demo_instance = DemoClass(size)         result = demo_instance.computeSqrt(size) main()

避免.的原则也适用于类内属性,访问self._value的速度会比访问一个局部变量更慢一些。通过将需要频繁访问的类内属性赋值给一个局部变量,可以提升代码运行速度。

# 推荐写法。代码耗时:8.0秒 import math from typing import List class 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))  # 避免 self._value 的使用         return result def main():     size = 10000     for _ in range(size):         demo_instance = DemoClass(size)         demo_instance.computeSqrt(size) main() 3.避免不必要的抽象 # 不推荐写法,代码耗时:0.55秒 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 = x def main():     size = 1000000     for i in range(size):         demo_instance = DemoClass(size)         value = demo_instance.value         demo_instance.value = i main()

任何时候当你使用额外的处理层(比如装饰器、属性访问、描述器)去包装代码时,都会让代码变慢。大部分情况下,需要重新进行审视使用属性访问器的定义是否有必要,使用getter/setter函数对属性进行访问通常是 C/C++ 程序员遗留下来的代码风格。如果真的没有必要,就使用简单属性。

# 推荐写法,代码耗时:0.33秒 class DemoClass:     def __init__(self, value: int):         self.value = value  # 避免不必要的属性访问器 def main():     size = 1000000     for i in range(size):         demo_instance = DemoClass(size)         value = demo_instance.value         demo_instance.value = i main() 4.避免数据复制 4.1 避免无意义的数据复制 # 不推荐写法,代码耗时:6.5秒 def main():     size = 10000     for _ in range(size):         value = range(size)         value_list = [x for x in value]         square_list = [x * x for x in value_list] main()

上面的代码中value_list完全没有必要,这会创建不必要的数据结构或复制。

# 推荐写法,代码耗时:4.8秒 def main():     size = 10000     for _ in range(size):         value = range(size)         square_list = [x * x for x in value]  # 避免无意义的复制 main()

另外一种情况是对 Python 的数据共享机制过于偏执,并没有很好地理解或信任 Python 的内存模型,滥用 copy.deepcopy()之类的函数。通常在这些代码中是可以去掉复制操作的。

4.2 交换值时不使用中间变量 # 不推荐写法,代码耗时:0.07秒 def main():     size = 1000000     for _ in range(size):         a = 3         b = 5         temp = a         a = b         b = temp main()

上面的代码在交换值时创建了一个临时变量temp,如果不借助中间变量,代码更为简洁、且运行速度更快。

# 推荐写法,代码耗时:0.06秒 def main():     size = 1000000     for _ in range(size):         a = 3         b = 5         a, b = b, a  # 不借助中间变量 main() 4.3 字符串拼接用join而不是+ # 不推荐写法,代码耗时:2.6秒 import string from typing import List def concatString(string_list: List[str]) -> str:     result = ''     for str_i in string_list:         result += str_i     return result def main():     string_list = list(string.ascii_letters * 100)     for _ in range(10000):         result = concatString(string_list) main()

当使用a + b拼接字符串时,由于 Python 中字符串是不可变对象,其会申请一块内存空间,将a和b分别复制到该新申请的内存空间中。因此,如果要拼接n个字符串,会产生 n-1个中间结果,每产生一个中间结果都需要申请和复制一次内存,严重影响运行效率。而使用join()拼接字符串时,会首先计算出需要申请的总的内存空间,然后一次性地申请所需内存,并将每个字符串元素复制到该内存中去。

# 推荐写法,代码耗时:0.3秒 import string from typing import List def concatString(string_list: List[str]) -> str:     return ''.join(string_list)  # 使用 join 而不是 + def main():     string_list = list(string.ascii_letters * 100)     for _ in range(10000):         result = concatString(string_list) main() 5.利用 if 条件的短路特性 # 不推荐写法,代码耗时:0.05秒 from typing import List def concatString(string_list: List[str]) -> str:     abbreviations = {'cf.', 'e.g.', 'ex.', 'etc.', 'flg.', 'i.e.', 'Mr.', 'vs.'}     abbr_count = 0     result = ''     for str_i in string_list:         if str_i in abbreviations:             result += str_i     return result def main():     for _ in range(10000):         string_list = ['Mr.', 'Hat', 'is', 'Chasing', 'the', 'black', 'cat', '.']         result = concatString(string_list) main()

if 条件的短路特性是指对if a and b这样的语句, 当a为False时将直接返回,不再计算b;对于if a or b这样的语句,当a为True时将直接返回,不再计算b。因此, 为了节约运行时间,对于or语句,应该将值为True可能性比较高的变量写在or前,而and应该推后。

# 推荐写法,代码耗时:0.03秒 from typing import List def concatString(string_list: List[str]) -> str:     abbreviations = {'cf.', 'e.g.', 'ex.', 'etc.', 'flg.', 'i.e.', 'Mr.', 'vs.'}     abbr_count = 0     result = ''     for str_i in string_list:         if str_i[-1] == '.' and str_i in abbreviations:  # 利用 if 条件的短路特性             result += str_i     return result def main():     for _ in range(10000):         string_list = ['Mr.', 'Hat', 'is', 'Chasing', 'the', 'black', 'cat', '.']         result = concatString(string_list) main() 6.循环优化 6.1 用for循环代替while循环 # 不推荐写法。代码耗时:6.7秒 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()

Python 的for循环比while循环快不少。

# 推荐写法。代码耗时:4.3秒 def computeSum(size: int) -> int:     sum_ = 0     for i in range(size):  # for 循环代替 while 循环         sum_ += i     return sum_ def main():     size = 10000     for _ in range(size):         sum_ = computeSum(size) main() 6.2 使用隐式for循环代替显式for循环

针对上面的例子,更进一步可以用隐式for循环来替代显式for循环

# 推荐写法。代码耗时:1.7秒 def computeSum(size: int) -> int:     return sum(range(size))  # 隐式 for 循环代替显式 for 循环 def main():     size = 10000     for _ in range(size):         sum = computeSum(size) main() 6.3 减少内层for循环的计算 # 不推荐写法。代码耗时:12.8秒 import math def main():     size = 10000     sqrt = math.sqrt     for x in range(size):         for y in range(size):             z = sqrt(x) + sqrt(y) main()

上面的代码中sqrt(x)位于内侧for循环, 每次训练过程中都会重新计算一次,增加了时间开销。

# 推荐写法。代码耗时:7.0秒 import math def main():     size = 10000     sqrt = math.sqrt     for x in range(size):         sqrt_x = sqrt(x)  # 减少内层 for 循环的计算         for y in range(size):             z = sqrt_x + sqrt(y) main() 7.使用 numba.jit

我们沿用上面介绍过的例子,在此基础上使用numba.jit。numba可以将 Python 函数 JIT 编译为机器码执行,大大提高代码运行速度。

# 推荐写法。代码耗时:0.62秒 import numba @numba.jit def computeSum(size: float) -> int:     sum = 0     for i in range(size):         sum += i     return sum def main():     size = 10000     for _ in range(size):         sum = computeSum(size) main() 8.选择合适的数据结构

Python 内置的数据结构如str, tuple, list, set, dict底层都是 C 实现的,速度非常快,自己实现新的数据结构想在性能上达到内置的速度几乎是不可能的。

list类似于 C++ 中的std::vector,是一种动态数组。其会预分配一定内存空间,当预分配的内存空间用完,又继续向其中添加元素时,会申请一块更大的内存空间,然后将原有的所有元素都复制过去,之后销毁之前的内存空间,再插入新元素。删除元素时操作类似,当已使用内存空间比预分配内存空间的一半还少时,会另外申请一块小内存,做一次元素复制,之后销毁原有大内存空间。

因此,如果有频繁的新增、删除操作,新增、删除的元素数量又很多时,list的效率不高。此时,应该考虑使用collections.dequecollections.deque是双端队列,同时具备栈和队列的特性,能够在两端进行 O(1)复杂度的插入和删除操作。

list的查找操作也非常耗时。当需要在list频繁查找某些元素,或频繁有序访问这些元素时,可以使用bisect维护list对象有序并在其中进行二分查找,提升查找的效率。

另外一个常见需求是查找极小值或极大值,此时可以使用heapq模块将list转化为一个堆,使得获取最小值的时间复杂度是O(1)。

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