提升 Python 代码运行速度的6个技巧

其实，python 比我们想象的运行的要快。我们之所以有先入为主的认为Python运行慢，可能是我们平常的误用和缺乏使用技巧知识。

接下来让我们看看如何用一些简单的Trick来提高我们程序的运行性能

1、使用内置函数

Python中的许多内置函数都是用C实现的，并且经过了很好的优化。因此，如果熟悉这些内置函数，就可以提高Python代码的性能。一些常用的内置函数有sum()、len()、map()、max()等。

假设我们有一个包含单词的列表，我们希望每个单词的首字母均变为大写。此时使用map()函数是不错的选择。

一般版本:

new_list = []
word_list = ["i", "am", "a", "python", "programmer"]
for word in word_list:
  new_list.append(word.capitalize())

改进版本:

word_list = ["i", "am", "a", "python", "programmer"]
new_list = list(map(str.capitalize, word_list))

时间对比:

import time
new_wGWeeBdDXAlist = []
word_list = ["i", "am", "a", "python", "programmer"]

start = time.time()

for word in word_list:
  new_list.append(word.capitalize())
print(time.time() - start, "seconds")

start = time.time()

new_list = list(map(str.capitalize, word_list))
print(time.time() - start, "seconds")

运行结果:

1.0013580322265625e-05 seconds

4.76837158203125e-06 seconds

可以看出第二种方法运行速度快了将近2倍.

2、字符串连接 VS join()

在Python中，字符串是不可变的，因此我们不能修改它们。

每次当我们连接多个字符串时，我们将会创建一个新的字符串,此时会导致一些运行性能问题。

一般版本:

new_list = []
word_list = ["I", "am", "a", "Python", "programmer"]
for word in word_list:
  new_list += word

改进版本:

word_list = ["I", "am", "a", "Python", "programmer"]
new_list = "".join(word_list)

时间对比:

import time

new_list = []
word_list = ["I", "am", "a", "Python", "programmer"]

start = time.time()
for 编程客栈word in word_list:
  new_list += word
print(time.time() - start, "seconds")

start = time.time()
new_list = "".join(word_list)
print(time.time() - start, "seconds")

运行结果:

4.0531158447265625e-06 seconds

9.5367431640625e-07 seconds

使用Join()函数可以让代码运行快4倍.

3、创建列表和字典的方式

一般来说,使用[]和{}来创建列表和字典相比使用list()和dict{}运行更加高效.这是因为使用list()和dict{}来创建对象时需要调用一个附加函数.

一般版本:

list()
dict()

改进版本:

()
{}

时间对比:

为了便于对比时间,这里我们使用timeit函数来统计,我们运行1百万次,来看二者编程客栈的时间对比,代码如下:

import timeit

slower_list = timeit.timeit("list()", n编程客栈umber=10**6)
slower_dict = 编程客栈timeit.timeit("dict()", number=10**6)

faster_list = timeit.timeit("[]", number=10**6)
faster_dict = timeit.timeit("{}", number=10**6)

print(slower_list, "seconds")
print(slower_dict, "seconds")
print(faster_list, "seconds")
print(faster_dict, "seconds")

运行结果:

0.08825178800000001 seconds

0.083323732 seconds

0.019935448999999994 seconds

0.027835573000000002 seconds

可以看出,我们的运行速度快了将近4倍.

4、使用 f-Strings

我们已经知道将字符串进行串联可能会使程序变慢。

另一个比较好的解决方案是使用f-Strings。

一般版本:

me = "Python"
string = "Make " + me + " faster"

改进版本:

me = "Python"
string = f"Make {me} faster"

时间对比:

import time
me = "Python"

start = time.time()
string = "Make " + me + " faster"
print(time.time() - start, "seconds")

start = time.time()
string = f"Make {me} faster"
print(time.time() - start, "seconds")

运行结果:

2.1457672119140625e-06 seconds

9.5367431640625e-07 seconds

可以看出,我们的运行速度快了将近2倍.

5、使用Comprehensions

Python中的List Comprehensions为我们提供了更短的语法，甚至只有一行代码来实现各种强大的功能。很多用到循环的场景下,我们尽量使用生成式的语法来实现.

一般版本:

new_list = []
existing_list = range(1000000)
for i in existing_list:
  if i % 2 == 1:
    new_list.append(i)

较快版本:

existing_list = range(1000000)
new_list = [i for i in existing_list if i % 2 == 1]

时间对比:

import time

new_list = []
existing_list = range(1000000)

start = time.time()
for i in existing_list:
  if i % 2 == 1:
    new_list.append(i)
print(time.time() - start, "seconds")

start = time.time()
new_list = [i for i in existing_list if i % 2 == 1]
print(time.time() - start, "seconds")

运行结果:

0.16418218612670898 seconds

0.07834219932556152 seconds

可以看出,我们的运行速度快了将近2倍.

6、附录- Python中的内置函数

我们可以通过官网来查看Python的内置函数.

如果我们只关注上述例子中一些短小的代码片段,这些技巧似乎没有太大的改善。 实际上，我们的项目很容易变得复杂,此时上述技巧就派上用场啦！

7. 总结

本文重点介绍了在Python中如何使用一些简单的Trick来提升代码运行效率，并给出了相应的代码示例。