深入理解深入理解Python 代码优化详解代码优化详解
选择了脚本语言就要忍受其速度,这句话在某种程度上说明了 python 作为脚本的一个不足之处,那就是执行效率和性能不
够理想,特别是在 performance 较差的机器上,因此有必要进行一定的代码优化来提高程序的执行效率。如何进行 Python 性
能优化,是本文探讨的主要问题。本文会涉及常见的代码优化方法,性能优化工具的使用以及如何诊断代码的性能瓶颈等内
容,希望可以给 Python 开发人员一定的参考。
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
复制代码 代码如下:
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: