7个提高Python代码运行效率的小技巧

目录

• 一、选择合适的数据结构
• 二、优化循环
• 三、使用合适的算法和数据结构
• 四、利用并行和并发
• 五、避免不必要的内存分配
• 六、使用优化的库和工具
• 七、优化代码的可读性和可维护性
• 总结

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 i编程n 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 Pool

def square(x):
    return x**2

if __name__ == '__ma编程客栈in__':
    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 asyncio

async 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, 1
    while True:
        yield a
        a, b = b, a + b

for num in fibonacci():
    if num > 100:
        break
    print(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 np

a = 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http://www.devze.com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 = 0
    for i in range(n):
   php     total += i
    return total

print(sum_numbers(1000000))

七、优化代码的可读性和可维护性

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http://www.devze.com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。

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。

到此这篇关于7个提高Python代码运行效率的小技巧的文章就介绍到这了,更多相关Python提高代码运行效率内容请搜索编程客栈(www.devze.com)以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程客栈(www.devze.com)！