7个提高 Python 代码运行效率的小贴士

提高Python代码的运行效率是每个Python开发者都关心的问题。这里有7个可以提高Python代码运行效率的小贴士，温故而知新~

一、选择合适的数据结构

1. 使用内置数据类型：Python 内置的数据类型如列表（list）、元组（tuple）、集合（set）和字典（dict）通常经过高度优化，比自定义的数据结构更高效。
   • 例如，如果需要存储唯一的值，使用集合而不是列表进行成员检查会更快，因为集合的查找时间复杂度是 O(1)，而列表是 O(n)。
   • 对于键值对的存储，字典是一个很好的选择，它也具有快速的查找时间。
2. 使用collections模块中的数据结构：
   • collections.deque：是一个双端队列，可以在两端快速地添加和删除元素，比使用列表进行头部插入和删除操作高效得多。
   • collections.Counter：用于计数可哈希对象，提供了方便的方法来计算元素的出现次数，并且在一些情况下比手动计数更高效。

二、优化循环

1. 避免不必要的循环：在可能的情况下，尽量使用内置函数和库来避免显式的循环。
   • 例如，使用列表推导式、生成器表达式或内置函数如map、filter和reduce可以减少循环的开销。
   • 下面是一个使用列表推导式的例子，它比使用显式循环更快：

     # 使用列表推导式
     squares = [x**2 for x in range(10)]
     

   • 而这是使用显式循环的版本：

     squares = []
     for x in range(10):squares.append(x**2)
     

2. 循环内部的优化：
   • 尽量减少在循环内部的计算量，将可以在循环外部计算的部分提前计算。
   • 避免在循环内部进行频繁的函数调用或属性访问，因为这些操作可能会有一定的开销。
   • 例如，下面的代码在循环内部频繁调用len函数，这是不必要的开销：

     lst = [1, 2, 3, 4, 5]
     for i in range(len(lst)):print(lst[i])
     

   • 可以改为：

     lst = [1, 2, 3, 4, 5]
     n = len(lst)
     for i in range(n):print(lst[i])
     

三、使用合适的算法和数据结构

1. 选择高效的算法：对于特定的问题，选择合适的算法可以大大提高代码的效率。
   • 例如，在排序大量数据时，使用内置的sort函数或sorted函数通常比自己实现的排序算法更高效，因为它们使用了优化的排序算法。
   • 在查找元素时，如果数据是有序的，可以使用二分查找算法，它的时间复杂度是 O(log n)，比线性查找更快。
2. 使用合适的数据结构：根据问题的特点选择合适的数据结构也可以提高效率。
   • 例如，如果需要频繁地插入和删除元素，并且元素的顺序不重要，可以使用集合而不是列表。
   • 如果需要快速查找元素，可以使用字典或集合，而不是列表。

四、利用并行和并发

1. 使用multiprocessing和threading模块：如果你的代码可以并行执行，可以使用multiprocessing模块来利用多核处理器，或者使用threading模块来实现多线程。
   • 但是，在使用多线程时要注意 Python 的全局解释器锁（GIL），它可能会限制多线程在某些情况下的性能。
   • 例如，以下是使用multiprocessing模块的一个简单例子：

     from multiprocessing import Pooldef square(x):return x**2if __name__ == '__main__':with Pool(processes=4) as pool:results = pool.map(square, range(10))print(results)
     

2. 使用异步编程：对于 I/O 密集型的任务，可以使用异步编程来提高效率。
   • Python 的asyncio模块提供了异步编程的支持，可以在等待 I/O 操作时执行其他任务，从而提高程序的响应性。
   • 例如：

     import asyncioasync def async_task():await asyncio.sleep(1)return "Task completed"async def main():tasks = [async_task() for _ in range(5)]results = await asyncio.gather(*tasks)print(results)asyncio.run(main())
     

五、避免不必要的内存分配

1. 重用对象：如果可能，尽量重用对象而不是频繁地创建新的对象。
   • 例如，在循环中，如果可以修改现有的对象而不是创建新的对象，可以减少内存分配的开销。
   • 下面的代码在循环中创建了新的字符串对象：

     lst = [1, 2, 3, 4, 5]
     new_lst = []
     for item in lst:new_lst.append(str(item))
     

   • 可以改为：

     lst = [1, 2, 3, 4, 5]
     new_lst = []
     s = ""
     for item in lst:s += str(item)new_lst.append(s)
     

   • 这样只在每次循环中修改一个现有的字符串对象，而不是创建新的字符串对象。
2. 使用生成器：生成器是一种可以按需生成值的迭代器，它可以避免一次性创建大量的对象，从而减少内存的使用。
   • 例如，下面的代码使用生成器来生成斐波那契数列：

     def fibonacci():a, b = 0, 1while True:yield aa, b = b, a + bfor num in fibonacci():if num > 100:breakprint(num)
     

   • 这个生成器在每次迭代时只生成一个值，而不是一次性生成整个斐波那契数列，从而节省了内存。

六、使用优化的库和工具

1. 使用NumPy和Pandas：对于数值计算和数据分析任务，NumPy和Pandas库通常比纯 Python 代码更高效。
   • NumPy提供了高效的数组操作和数学函数，而Pandas提供了方便的数据处理和分析工具。
   • 例如，使用NumPy进行矩阵运算比使用纯 Python 循环快得多：

     import numpy as npa = np.array([[1, 2], [3, 4]])
     b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
     c = np.dot(a, b)
     print(c)
     

2. 使用Cython和Numba：如果需要进一步提高性能，可以考虑使用Cython或Numba。
   • Cython是一种结合了 Python 和 C 的语言，可以将 Python 代码编译为 C 代码，从而提高执行速度。
   • Numba是一个即时编译器，可以将 Python 函数编译为机器码，从而提高函数的执行速度。
   • 例如，以下是使用Numba的一个简单例子：

     import numba@numba.jit
     def sum_numbers(n):total = 0for i in range(n):total += ireturn totalprint(sum_numbers(1000000))
     

七、优化代码的可读性和可维护性

1. 编写清晰的代码：清晰、易读的代码更容易理解和维护，也更容易进行优化。
   • 使用有意义的变量名、函数名和注释，遵循良好的代码风格规范。
2. 避免过早优化：在进行优化之前，确保你的代码是正确的并且满足需求。过早优化可能会导致代码变得复杂和难以维护，而且可能不会带来明显的性能提升。
   • 首先使用简单、直观的方法实现功能，然后在必要时进行性能分析，找出性能瓶颈并进行针对性的优化。

总结

这些Tips可以帮助你优化Python代码，提高其运行效率。不过，优化代码时也要注意，过早优化可能会使代码变得难以维护，因此应该在确实需要优化时才进行。同时，使用性能分析工具（如cProfile）来确定代码的瓶颈，有针对性地进行优化。