优化Python性能的24个技巧总结

本文总结了24种方法来提升Python代码的执行速度，涵盖了代码分析、数据结构优化、循环改进、函数优化、标准库利用、高阶函数应用、numpy向量化处理、Pandas与Dask的高效操作以及多线程多进程的使用。以下是这些方法的详细说明： 1. 分析代码运行时间： - 平凡方法：使用time模块的time()函数或timeit模块来测量代码执行时间。 - jupyter环境快捷方法：使用%timeit魔法命令。 2. 测算代码多次运行平均时间： - 平凡方法：在循环中多次运行代码并计算平均时间。 - jupyter环境快捷方法：使用%timeit -n (次数) 魔法命令。 3. 按调用函数分析代码运行时间： - 平凡方法：使用cProfile模块进行函数调用时间分析。 - jupyter环境快捷方法：使用%prun魔法命令。 4. 按行分析代码运行时间： - 平凡方法：使用line_profiler库进行逐行分析。 - jupyter环境快捷方法：安装line_profiler后，使用%lprun魔法命令。 5. 使用set而非list进行查找： - 低速方法：在list中使用in关键字进行查找。 - 高速方法：将list转换为set，利用set的O(1)查找速度。 6. 使用dict而非两个list进行匹配查找： - 低速方法：遍历两个list进行匹配。 - 高速方法：将一个list作为键，另一个list作为值，构建字典进行查找。 7. 优先使用for循环而不是while循环： - 低速方法：使用while循环进行迭代。 - 高速方法：使用for循环遍历序列类型（如list、tuple等）。 8. 在循环体中避免重复计算： - 低速方法：在循环中重复计算相同的表达式。 - 高速方法：将结果存储在变量中，避免重复计算。 9. 用循环机制代替递归函数： - 低速方法：使用递归函数解决问题。 - 高速方法：转换为循环结构，降低函数调用开销。 10. 用缓存机制加速递归函数： - 低速方法：未使用缓存的递归函数。 - 高速方法：使用functools.lru_cache装饰器缓存函数结果。 11. 用numba加速Python函数： - 低速方法：原始Python函数。 - 高速方法：使用numba库进行JIT编译，将Python函数转化为机器码执行。 12. 使用collections.Counter加速计数： - 低速方法：使用字典统计元素出现次数。 - 高速方法：使用Counter类进行计数，简化代码且效率更高。 13. 使用collections.ChainMap加速字典合并： - 低速方法：使用字典更新操作合并多个字典。 - 高速方法：使用ChainMap类合并字典，避免创建新字典。 14. 使用map代替推导式进行加速： - 低速方法：使用列表推导式进行映射操作。 - 高速方法：使用map函数，减少中间列表的创建。 15. 使用filter代替推导式进行加速： - 低速方法：使用列表推导式进行过滤操作。 - 高速方法：使用filter函数，减少中间列表的创建。 16. 使用np.array代替list： - 低速方法：使用list进行数值运算。 - 高速方法：使用numpy的np.array，利用其底层C语言实现的向量化运算。 17. 使用np.ufunc代替math.func： - 低速方法：使用math模块的函数进行数学运算。 - 高速方法：使用numpy的ufunc（通用函数），支持数组运算。 18. 使用np.where代替if： - 低速方法：使用if条件判断进行数组操作。 - 高速方法：使用numpy的where函数，对数组进行条件判断。 19. 使用csv文件读写代替excel文件读写： - 低速方法：使用pandas的read_excel和to_excel操作Excel文件。 - 高速方法：使用pandas的read_csv和to_csv操作CSV文件，减少解析复杂性。 20. 使用pandas多进程工具pandarallel： - 低速方法：在单个进程中处理pandas DataFrame。 - 高速方法：使用pandarallel库，将DataFrame操作分发到多个进程，加速计算。 21. 使用dask加速dataframe： - 低速方法：使用pandas DataFrame处理大规模数据。 - 高速方法：使用dask.dataframe，分布式计算框架，处理大规模数据。 22. 使用dask.delayed进行加速： - 低速方法：在单个进程中执行复杂的计算任务。 - 高速方法：使用dask.delayed函数定义任务，然后并行执行。 23. 应用多线程加速IO密集型任务： - 低速方法：在单线程中执行IO密集型任务。 - 高速方法：使用多线程并发执行IO操作，提高整体效率。 24. 应用多进程加速CPU密集型任务： - 低速方法：在单线程中执行CPU密集型任务。 - 高速方法：使用多进程，利用多核CPU资源，提高计算速度。 通过上述24种方式，开发者可以针对不同场景有效地提升Python代码的执行效率，实现程序性能的显著提升。