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。