Python 是一种脚本语言,相比 C/C++ 这样的编译语言,在效率和性能方面存在一些不足。但是,有很多时候,Python 的效率并没有想象中的那么夸张。本文对一些 Python 代码加速运行的技巧进行整理。
0. 代码优化原则
本文会介绍不少的 Python 代码加速运行的技巧。在深入代码优化细节之前,需要了解一些代码优化基本原则。
第一个基本原则是不要过早优化。很多人一开始写代码就奔着性能优化的目标,“让正确的程序更快要比让快速的程序正确容易得多”。因此,优化的前提是代码能正常工作。过早地进行优化可能会忽视对总体性能指标的把握,在得到全局结果前不要主次颠倒。
第二个基本原则是权衡优化的代价。优化是有代价的,想解决所有性能的问题是几乎不可能的。通常面临的选择是时间换空间或空间换时间。另外,开发代价也需要考虑。
第三个原则是不要优化那些无关紧要的部分。如果对代码的每一部分都去优化,这些修改会使代码难以阅读和理解。如果你的代码运行速度很慢,首先要找到代码运行慢的位置,通常是内部循环,专注于运行慢的地方进行优化。在其他地方,一点时间上的损失没有什么影响。
1. 避免全局变量
# 不推荐写法。代码耗时:26.8秒
import math
size = 10000
for
x
in
range(size):
for
y
in
range(size):
z = math.sqrt(x) + math.sqrt(y)
许多程序员刚开始会用 Python 语言写一些简单的脚本,当编写脚本时,通常习惯了直接将其写为全局变量,例如上面的代码。但是,由于全局变量和局部变量实现方式不同,定义在全局范围内的代码运行速度会比定义在函数中的慢不少。通过将脚本语句放入到函数中,通常可带来 15% - 30% 的速度提升。
# 推荐写法。代码耗时:20.6秒
import math
def main:
# 定义到函数中,以减少全部变量使用
size = 10000
for
x
in
range(size):
for
y
in
range(size):
z = math.sqrt(x) + math.sqrt(y)
2. 避免.
2.1 避免模块和函数属性访问
# 不推荐写法。代码耗时:14.5秒
import math
def computeSqrt(size: int):
result = []
for
i
in
range(size):
result.append(math.sqrt(i))
return
result
def main:
size = 10000
for
_
in
range(size):
result = computeSqrt(size)
每次使用 . (属性访问操作符时)会触发特定的方法,如 __getattribute__ 和 __getattr__ ,这些方法会进行字典操作,因此会带来额外的时间开销。通过 from import 语句,可以消除属性访问。
# 第一次优化写法。代码耗时:10.9秒
from math import sqrt
def computeSqrt(size: int):
result = []
for
i
in
range(size):
result.append(sqrt(i))
# 避免math.sqrt的使用
return
result
def main:
size = 10000
for
_
in
range(size):
result = computeSqrt(size)
在第 1 节中我们讲到,局部变量的查找会比全局变量更快,因此对于频繁访问的变量 sqrt ,通过将其改为局部变量可以加速运行。
# 第二次优化写法。代码耗时:9.9秒
import math
def computeSqrt(size: int):
result = []
sqrt = math.sqrt
# 赋值给局部变量
for
i
in
range(size):
result.append(sqrt(i))
# 避免math.sqrt的使用
return
result
def main:
size = 10000
for
_
in
range(size):
result = computeSqrt(size)
除了 math.sqrt 外, computeSqrt 函数中还有 . 的存在,那就是调用 list 的 append 方法。通过将该方法赋值给一个局部变量,可以彻底消除 computeSqrt 函数中 for 循环内部的 . 使用。
# 推荐写法。代码耗时:7.9秒
import math
def computeSqrt(size: int):
result = []
append = result.append
sqrt = math.sqrt
# 赋值给局部变量
for
i
in
range(size):
append(sqrt(i))
# 避免 result.append 和 math.sqrt 的使用
return
result
def main:
size = 10000
for
_
in
range(size):
result = computeSqrt(size)
2.2 避免类内属性访问
# 不推荐写法。代码耗时:10.4秒
import math
from typing import List
class DemoClass:
def __init__(self, value: int):
self._value = value
def computeSqrt(self, size: int) -> List[
float
]:
result = []
append = result.append
sqrt = math.sqrt
for
_
in
range(size):
append(sqrt(self._value))
return
result
def main:
size = 10000
for
_
in
range(size):
demo_instance = DemoClass(size)
result = demo_instance.computeSqrt(size)
避免 . 的原则也适用于类内属性,访问 self._value 的速度会比访问一个局部变量更慢一些。通过将需要频繁访问的类内属性赋值给一个局部变量,可以提升代码运行速度。
# 推荐写法。代码耗时:8.0秒
import math
from typing import List
class DemoClass:
def __init__(self, value: int):
self._value = value
def computeSqrt(self, size: int) -> List[
float
]:
result = []
append = result.append
sqrt = math.sqrt
value = self._value
for
_
in
range(size):
append(sqrt(value))
# 避免 self._value 的使用
return
result
def main:
size = 10000
for
_
in
range(size):
demo_instance = DemoClass(size)
demo_instance.computeSqrt(size)
3. 避免不必要的抽象
# 不推荐写法,代码耗时:0.55秒
class DemoClass:
def __init__(self, value: int):
self.value = value
@property
def value(self) -> int:
return
self._value
@value.setter
def value(self, x: int):
self._value = x
def main:
size = 1000000
for
i
in
range(size):
demo_instance = DemoClass(size)
value = demo_instance.value
demo_instance.value = i
任何时候当你使用额外的处理层(比如装饰器、属性访问、描述器)去包装代码时,都会让代码变慢。大部分情况下,需要重新进行审视使用属性访问器的定义是否有必要,使用 getter/setter 函数对属性进行访问通常是 C/C++ 程序员遗留下来的代码风格。如果真的没有必要,就使用简单属性。
# 推荐写法,代码耗时:0.33秒
class DemoClass:
def __init__(self, value: int):
self.value = value
# 避免不必要的属性访问器
def main:
size = 1000000
for
i
in
range(size):
demo_instance = DemoClass(size)
value = demo_instance.value
demo_instance.value = i
4. 避免数据复制
4.1 避免无意义的数据复制
# 不推荐写法,代码耗时:6.5秒
def main:
size = 10000
for
_
in
range(size):
value = range(size)
value_list = [x
for
x
in
value]
square_list = [x * x
for
x
in
value_list]
上面的代码中 value_list 完全没有必要,这会创建不必要的数据结构或复制。
# 推荐写法,代码耗时:4.8秒
def main:
size = 10000
for
_
in
range(size):
value = range(size)
square_list = [x * x
for
x
in
value]
# 避免无意义的复制
另外一种情况是对 Python 的数据共享机制过于偏执,并没有很好地理解或信任 Python 的内存模型,滥用 copy.deepcopy 之类的函数。通常在这些代码中是可以去掉复制操作的。
4.2 交换值时不使用中间变量
# 不推荐写法,代码耗时:0.07秒
def main:
size = 1000000
for
_
in
range(size):
a = 3
b = 5
temp = a
a = b
b = temp
上面的代码在交换值时创建了一个临时变量 temp ,如果不借助中间变量,代码更为简洁、且运行速度更快。
# 推荐写法,代码耗时:0.06秒
def main:
size = 1000000
for
_
in
range(size):
a = 3
b = 5
a, b = b, a
# 不借助中间变量
4.3 字符串拼接用join而不是+
# 不推荐写法,代码耗时:2.6秒
import string
from typing import List
def concatString(string_list: List[str]) -> str:
result =
''
for
str_i
in
string_list:
result += str_i
return
result
def main:
string_list = list(string.ascii_letters * 100)
for
_
in
range(10000):
result = concatString(string_list)
当使用 a + b 拼接字符串时,由于 Python 中字符串是不可变对象,其会申请一块内存空间,将 a 和 b 分别复制到该新申请的内存空间中。因此,如果要拼接 n
个字符串,会产生 n-1
个中间结果,每产生一个中间结果都需要申请和复制一次内存,严重影响运行效率。而使用 join 拼接字符串时,会首先计算出需要申请的总的内存空间,然后一次性地申请所需内存,并将每个字符串元素复制到该内存中去。
# 推荐写法,代码耗时:0.3秒
import string
from typing import List
def concatString(string_list: List[str]) -> str:
return
''
.join(string_list)
# 使用 join 而不是 +
def main:
string_list = list(string.ascii_letters * 100)
for
_
in
range(10000):
result = concatString(string_list)
5. 利用if条件的短路特性
# 不推荐写法,代码耗时:0.05秒
from typing import List
def concatString(string_list: List[str]) -> str:
abbreviations = {
'cf.'
,
'e.g.'
,
'ex.'
,
'etc.'
,
'flg.'
,
'i.e.'
,
'Mr.'
,
'vs.'
}
abbr_count = 0
result =
''
for
str_i
in
string_list:
if
str_i
in
abbreviations:
result += str_i
return
result
def main:
for
_
in
range(10000):
string_list = [
'Mr.'
,
'Hat'
,
'is'
,
'Chasing'
,
'the'
,
'black'
,
'cat'
,
'.'
]
result = concatString(string_list)
if 条件的短路特性是指对 if a and b 这样的语句, 当 a 为 False 时将直接返回,不再计算 b ;对于 if a or b 这样的语句,当 a 为 True 时将直接返回,不再计算 b 。因此, 为了节约运行时间,对于 or 语句,应该将值为 True 可能性比较高的变量写在 or 前,而 and 应该推后。
# 推荐写法,代码耗时:0.03秒
from typing import List
def concatString(string_list: List[str]) -> str:
abbreviations = {
'cf.'
,
'e.g.'
,
'ex.'
,
'etc.'
,
'flg.'
,
'i.e.'
,
'Mr.'
,
'vs.'
}
abbr_count = 0
result =
''
for
str_i
in
string_list:
if
str_i[-1] ==
'.'
and str_i
in
abbreviations:
# 利用 if 条件的短路特性
result += str_i
return
result
def main:
for
_
in
range(10000):
string_list = [
'Mr.'
,
'Hat'
,
'is'
,
'Chasing'
,
'the'
,
'black'
,
'cat'
,
'.'
]
result = concatString(string_list)
6. 循环优化
6.1 用for循环代替while循环
# 不推荐写法。代码耗时:6.7秒
def computeSum(size: int) -> int:
sum_ = 0
i = 0
while
i < size:
sum_ += i
i += 1
return
sum_
def main:
size = 10000
for
_
in
range(size):
sum_ = computeSum(size)
Python 的 for 循环比 while 循环快不少。
# 推荐写法。代码耗时:4.3秒
def computeSum(size: int) -> int:
sum_ = 0
for
i
in
range(size):
# for 循环代替 while 循环
sum_ += i
return
sum_
def main:
size = 10000
for
_
in
range(size):
sum_ = computeSum(size)
6.2 使用隐式for循环代替显式for循环
针对上面的例子,更进一步可以用隐式 for 循环来替代显式 for 循环
# 推荐写法。代码耗时:1.7秒
def computeSum(size: int) -> int:
return
sum(range(size))
# 隐式 for 循环代替显式 for 循环
def main:
size = 10000
for
_
in
range(size):
sum = computeSum(size)
6.3 减少内层for循环的计算
# 不推荐写法。代码耗时:12.8秒
import math
def main:
size = 10000
sqrt = math.sqrt
for
x
in
range(size):
for
y
in
range(size):
z = sqrt(x) + sqrt(y)
上面的代码中 sqrt(x) 位于内侧 for 循环, 每次训练过程中都会重新计算一次,增加了时间开销。
# 推荐写法。代码耗时:7.0秒
import math
def main:
size = 10000
sqrt = math.sqrt
for
x
in
range(size):
sqrt_x = sqrt(x)
# 减少内层 for 循环的计算
for
y
in
range(size):
z = sqrt_x + sqrt(y)
7. 使用numba.jit
我们沿用上面介绍过的例子,在此基础上使用 numba.jit 。 numba 可以将 Python 函数 JIT 编译为机器码执行,大大提高代码运行速度。关于 numba 的更多信息见下面的主页:
http://numba.pydata.org/numba.pydata.org
# 推荐写法。代码耗时:0.62秒
import numba
@numba.jit
def computeSum(size:
float
) -> int:
sum = 0
for
i
in
range(size):
sum += i
return
sum
def main:
size = 10000
for
_
in
range(size):
sum = computeSum(size)
8. 选择合适的数据结构
Python 内置的数据结构如 str , tuple , list , set , dict 底层都是 C 实现的,速度非常快,自己实现新的数据结构想在性能上达到内置的速度几乎是不可能的。
list 类似于 C++ 中的 std::vector ,是一种动态数组。其会预分配一定内存空间,当预分配的内存空间用完,又继续向其中添加元素时,会申请一块更大的内存空间,然后将原有的所有元素都复制过去,之后销毁之前的内存空间,再插入新元素。
删除元素时操作类似,当已使用内存空间比预分配内存空间的一半还少时,会另外申请一块小内存,做一次元素复制,之后销毁原有大内存空间。
因此,如果有频繁的新增、删除操作,新增、删除的元素数量又很多时,list的效率不高。此时,应该考虑使用 collections.deque 。 collections.deque 是双端队列,同时具备栈和队列的特性,能够在两端进行 O(1) 复杂度的插入和删除操作。
list 的查找操作也非常耗时。当需要在 list 频繁查找某些元素,或频繁有序访问这些元素时,可以使用 bisect 维护 list 对象有序并在其中进行二分查找,提升查找的效率。
另外一个常见需求是查找极小值或极大值,此时可以使用 heapq 模块将 list 转化为一个堆,使得获取最小值的时间复杂度是 O(1)
。
下面的网页给出了常用的 Python 数据结构的各项操作的时间复杂度:https://wiki.python.org/moin/TimeComplexity
David Beazley & Brian K. Jones. Python Cookbook, Third edition. O'Reilly Media, ISBN: 9781449340377, 2013.
张颖 & 赖勇浩. 编写高质量代码:改善Python程序的91个建议. 机械工业出版社, ISBN: 9787111467045, 2014.
作者:张皓
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