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Python 代码性能优化技巧

发布时间:2017-02-17 16:12:56 作者:佚名 阅读:(1102)

代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高,根据 80/20 原则,实现程序的重构、优化、扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量。

优化通常包含两方面的内容:减小代码的体积,提高代码的运行效率。

改进算法,选择合适的数据结构

一个良好的算法能够对性能起到关键作用,因此性能改进的首要点是对算法的改进。在算法的时间复杂度排序上依次是:

O(1) -> O(lg n) -> O(n lg n) -> O(n^2) -> O(n^3) -> O(n^k) -> O(k^n) -> O(n!)

因此如果能够在时间复杂度上对算法进行一定的改进,对性能的提高不言而喻。但对具体算法的改进不属于本文讨论的范围,读者可以自行参考这方面资料。下面的内容将集中讨论数据结构的选择。

字典 (dictionary) 与列表 (list)

Python 字典中使用了 hash table,因此查找操作的复杂度为 O(1),而 list 实际是个数组,在 list 中,查找需要遍历整个 list,其复杂度为 O(n),因此对成员的查找访问等操作字典要比 list 更快。
清单 1. 代码 dict.py

 from time import time 
 t = time() 
 list = ['a','b','is','python','jason','hello','hill','with','phone','test', 
'dfdf','apple','pddf','ind','basic','none','baecr','var','bana','dd','wrd'] 
 #list = dict.fromkeys(list,True) 
 print list 
 filter = [] 
 for i in range (1000000): 
 for find in ['is','hat','new','list','old','.']: 
 if find not in list: 
 filter.append(find) 
 print "total run time:"
 print time()-t

 

上述代码运行大概需要 16.09seconds。如果去掉行 #list = dict.fromkeys(list,True) 的注释,将 list 转换为字典之后再运行,时间大约为 8.375 seconds,效率大概提高了一半。因此在需要多数据成员进行频繁的查找或者访问的时候,使用 dict 而不是 list 是一个较好的选择。

集合 (set) 与列表 (list)

set 的 union, intersection,difference 操作要比 list 的迭代要快。因此如果涉及到求 list 交集,并集或者差的问题可以转换为 set 来操作。
清单 2. 求 list 的交集:

 from time import time 
 t = time() 
 lista=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,13,34,53,42,44] 
 listb=[2,4,6,9,23] 
 intersection=[] 
 for i in range (1000000): 
 for a in lista: 
 for b in listb: 
 if a == b: 
 intersection.append(a) 

 print "total run time:"
 print time()-t

 

上述程序的运行时间大概为:

 total run time: 
 38.4070000648

清单 3. 使用 set 求交集

 from time import time 
 t = time() 
 lista=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,13,34,53,42,44] 
 listb=[2,4,6,9,23] 
 intersection=[] 
 for i in range (1000000): 
 list(set(lista)&set(listb)) 
 print "total run time:"
 print time()-t

改为 set 后程序的运行时间缩减为 8.75,提高了 4 倍多,运行时间大大缩短。读者可以自行使用表 1 其他的操作进行测试。
表 1. set 常见用法

语法 操作 说明set(list1) | set(list2)union包含 list1 和 list2 所有数据的新集合set(list1) & set(list2)intersection包含 list1 和 list2 中共同元素的新集合set(list1) – set(list2)difference在 list1 中出现但不在 list2 中出现的元素的集合

对循环的优化

对循环的优化所遵循的原则是尽量减少循环过程中的计算量,有多重循环的尽量将内层的计算提到上一层。 下面通过实例来对比循环优化后所带来的性能的提高。程序清单 4 中,如果不进行循环优化,其大概的运行时间约为 132.375。

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