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Python性能調(diào)優(yōu)的十個(gè)小技巧總結(jié)

 更新時(shí)間:2021年11月19日 09:51:43   作者:Python學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘  
大家好,今天這篇文章關(guān)于Python性能調(diào)優(yōu)的10個(gè)小技巧,每天花5-10分鐘閱讀我的文章,對(duì)你技術(shù)提升一定會(huì)有幫助。喜歡記得收藏以防迷路

1 多多使用列表生成式

替換下面代碼:

cube_numbers = []
  for n in range(0,10):
    if n % 2 == 1:
      cube_numbers.append(n**3)

為列表生成式寫法:

cube_numbers = [n**3 for n in range(1,10) if n%2 == 1]

2 內(nèi)置函數(shù)

盡可能多使用下面這些內(nèi)置函數(shù):

圖片

3 盡可能使用生成器

單機(jī)處理較大數(shù)據(jù)量時(shí),生成器往往很有用,因?yàn)樗欠中∑鸫巫x取,最大程度節(jié)省內(nèi)存,如下網(wǎng)頁(yè)爬取時(shí)使用yield

import requests
import re

def get_pages(link):
  pages_to_visit = []
  pages_to_visit.append(link)
  pattern = re.compile('https?')
  while pages_to_visit:
    current_page = pages_to_visit.pop(0)
    page = requests.get(current_page)
    for url in re.findall('<a href="([^" rel="external nofollow" ]+)">', str(page.content)):
      if url[0] == '/':
        url = current_page + url[1:]
      if pattern.match(url):
        pages_to_visit.append(url)
    # yield
    yield current_page
webpage = get_pages('http://www.example.com')
for result in webpage:
  print(result)

4 判斷成員所屬關(guān)系最快的方法使用 in

for name in member_list:
  print('{} is a member'.format(name))

5 使用集合求交集

替換下面代碼:

a = [1,2,3,4,5]
b = [2,3,4,5,6]

overlaps = []
for x in a:
  for y in b:
    if x==y:
      overlaps.append(x)

print(overlaps)

修改為set和求交集:

a = [1,2,3,4,5]
b = [2,3,4,5,6]

overlaps = set(a) & set(b)

print(overlaps)

6 多重賦值

Python支持多重賦值的風(fēng)格,要多多使用

first_name, last_name, city = "Kevin", "Cunningham", "Brighton"

7 盡量少用全局變量

Python查找最快、效率最高的是局部變量,查找全局變量相對(duì)變慢很多,因此多用局部變量,少用全局變量。

8 高效的itertools模塊

itertools模塊支持多個(gè)迭代器的操作,提供最節(jié)省內(nèi)存的寫法,因此要多多使用,如下求三個(gè)元素的全排列:

import itertools
iter = itertools.permutations(["Alice", "Bob", "Carol"])
list(iter)

9 lru_cache 緩存

位于functools模塊的lru_cache裝飾器提供了緩存功能,如下結(jié)合它和遞歸求解斐波那契數(shù)列第n:

import functools

@functools.lru_cache(maxsize=128)
def fibonacci(n):
  if n == 0:
    return 0
  elif n == 1:
    return 1
  return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n-2)

因此,下面的遞歸寫法非常低效,存在重復(fù)求解多個(gè)子問(wèn)題的情況:

def fibonacci(n):
  if n == 0: # There is no 0'th number
    return 0
  elif n == 1: # We define the first number as 1
    return 1
  return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n-2)

10 內(nèi)置函數(shù)、key和itemgetter

上面提到盡量多使用內(nèi)置函數(shù),如下對(duì)列表排序使用key,operator.itemgetter

import operator
my_list = [("Josh", "Grobin", "Singer"), ("Marco", "Polo", "General"), ("Ada", "Lovelace", "Scientist")]
my_list.sort(key=operator.itemgetter(0))
my_list

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到此這篇關(guān)于Python性能調(diào)優(yōu)的十個(gè)小技巧總結(jié)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python 性能調(diào)優(yōu)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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