Python 使用和高性能技巧操作大全

2022-12-08 13:27 开发作者： davlik1

1. 易混淆操作

本节对一些 Python 易混淆的操作进行对比。

1.1 有放回随机采样和无放回随机采样

import randomrandom.choices(seq, k=1)  # 长度为k的list，有放回采样random.sample(seq, k)     # 长度为k的list，无放回采样

1.2 lambda 函数的参数

func = lambda y: x + y          # x的值在函数运行时被绑定func = lambda y, x=x: x + y     # x的值在函数定义时被绑定

1.3 copy 和 deepcopy

import copyy = copy.copy(x)      # 只复制最顶层y = copy.deepcopy(x)  # 复制所有嵌套部分

复制和变量别名结合在一起时，容易混淆：

a = [1, 2, [3, 4]]# Alias.b_alias = a  assert b_alias == a and b_alias is a# Shallow copy.b_shallow_copy = a[:] 
assert b_shallow_copy == a and b_shallow_copy is not a and b_shallow_copy[2] is a[2]# Deep copy.import copyb_deep_copy = copy.deepcopy(a) 
assert b_deep_copy == a and b_deep_copy is not a and b_deep_copy[2] is not a[2]

对别名的修改会影响原变量，（浅）复制中的元素是原列表中元素的别名，而深编程客栈层复制是递归的进行复制，对深层复制的修改不影响原变量。

1.4 == 和 is

x == y  # 两引用对象是否有相同值x is y  # 两引用是否指向同一对象

1.5 判断类型

type(a) == int      # 忽略面向对象设计中的多态特征isinstance(a, int)  # 考虑了面向对象设计中的多态特征

1.6 字符串搜索

str.find(sub, start=None, end=None); str.rfind(...)     # 如果找不到返回-1str.index(sub, start=None, end=None); 
str.rindex(...)   # 如果找不到抛出Valhttp://www.cppcns.comueError异常

1.7 List 后向索引

这个只是习惯问题，前向索引时下标从0开始，如果反向索引也想从0开始可以使用~。

print(a[-1], a[-2], a[-3])print(a[~0], a[~1], a[~2])

2. C/C++ 用户使用指南

不少 Python 的用户是从以前 C/C++ 迁移过来的，这两种语言在语法、代码风格等方面有些不同，本节简要进行介绍。

2.1 很大的数和很小的数

C/C++ 的习惯是定义一个很大的数字，Python 中有 inf 和 -inf：

a = float('inf')b = float('-inf')

2.2 布尔值

C/C++ 的习惯是使用 0 和非 0 值表示 True 和 False， Python 建议直接使用 True 和 False 表示布尔值。

a = Trueb = False

2.3 判断为空

C/C++ 对空指针判断的习惯是 if (a) 和 if (!a)。Python 对于 None 的判断是：

if x is None:    pass

如果使用 if not x，则会将其他的对象（比如长度为 0 的字符串、列表、元组、字典等）都会被当做 False。

2.4 交换值

C/C++ 的习惯是定义一个临时变量，用来交换值。利用 Python 的 Tuple 操作，可以一步到位。

a, b = b, a

2.5 比较

C/C++ 的习惯是用两个条件。利用 Python 可以一步到位。

if 0 < a < 5:    pass

2.6 类成员的 Set 和 Get

C/C++ 的习惯是把类成员设为 private，通过一系列的 Set 和 Get 函数存取其中的值。在 Python 中虽然也可以通过 @property、@setter、@deleter 设置对应的 Set 和 Get 函数，我们应避免不必要的抽象，这会比直接访问慢 4 - 5 倍。

2.7 函数的输入输出参数

C/C++ 的习惯是把输入输出参数都列为函数的参数，通过指针改变输出参数的值，函数的返回值是执行状态，函数调用方对返回值进行检查，判断是否成功执行。在 Python 中，不需要函数调用方进行返回值检查，函数中遇到特殊情况，直接抛出一个异常。

2.8 读文件

相比 C/C++，Python 读文件要简单很多，打开后的文件是一个可迭代对象，每次返回一行内容。

with open(file_path, 'rt', encoding='utf-8') as f:   for line in f:       
    print(line)       # 末尾的\n会保留

2.9 文件路径拼接

C/C++ 的习惯通常直接用 + 将路径拼接，这很容易出错，Python 中的 os.path.join 会自动根据操作系统不同补充路径之间的 / 或 \ 分隔符：

import osos.path.join('usr', 'lib', 'local')

2.10 解析命令行选项

虽然 Python 中也可以像 C/C++ 一样使用 sys.argv 直接解析命令行选择，但是使用 argparse 下的 ArgumentParser 工具更加方便，功能更加强大。

2.11 调用外部命令

虽然 Python 中也可以像 C/C++ 一样使用 os.system 直接调用外部命令，但是使用 subprocess.check_output 可以自由选择是否执行 Shell，也可以获得外部命令执行结果。

import subprocess# 如果外部命令返回值非0，则抛出subprocess.CalledProcessError异常result = subprocess.check_output(['cmd', 'arg1', 'arg2']).decode('utf-8'编程客栈) # 同时收集标准输出和标准错误result = subprocess.check_output(['cmd', 'arg1', 'arg2'], stderr=subprocess.STDOUT).decode('utf-8') # 执行shell命令（管道、重定向等），可以使用shlex.quote()将参数双引号引起来result = subprocess.check_output('grep python | wc > out', shell=True).decode('utf-8')

2.12 不重复造轮子

不要重复造轮子，Python称为batteries included即是指Python提供了许多常见问题的解决方案。

3. 常用工具

3.1 读写 CSV 文件

import csv# 无header的读写with open(name, 'rt', encoding='utf-8', newline='') as f:  # newline=''让Python不将换行统一处理   
for row in csv.reader(f):        
print(row[0], row[1])  # CSV读到的数据都是str类型with open(name, mode='wt') as f:   
f_csv = csv.writer(f)   
f_csv.writerow(['symbol', 'change'])# 有header的读写with open(name, mode='rt', newline='') as f:   
for row in csv.DictReader(f):        
print(row['symbol'], row['change'])with open(name, mode='wt') as f:    
header = ['symbol', 'change']    
f_csv = csv.DictWriter(f, header)    
f_csv.writeheader()    
f_csv.writerow({'symbol': xx, 'change': xx})

注意，当 CSV 文件过大时会报错：_csv.Error: field larger than field limit (131072)，通过修改上限解决

import syscsv.field_size_limit(sys.maxsize)

csv 还可以读以 \t 分割的数据

f = csv.reader(f, delimiter='\t')

3.2 迭代器工具

itertools 中定义了很多迭代器工具，例如子序列工具：

import itertoolsitertools.islice(iterable, start=None, stop, step=None)# islice('ABCDEF', 2, None) -> C, D, E, Fitertools.filterfalse(predicate, iterable)          
# 过滤掉predicate为False的元素# filterfalse(lambda x: x < 5, [1, 4, 6, 4, 1]) -> 6itertools.takewhile(predicate, iterable)         
# 当predicate为False时停止迭代# takewhile(lambda x: x < 5, [1, 4, 6, 4, 1]) -> 1, 4itertools.dropwhile(predicate, iterable)           
# 当predicate为False时开始迭代# dropwhile(lambda x: x < 5, [1, 4, 6, 4, 1]) -> 6, 4, 1itertools.compress(iterable, selectors)            
# 根据selectors每个元素是True或False进行选择# compress('ABCDEF', [1, 0, 1, 0, 1, 1]) -> A, C, E, F

序列排序：

sorted(iterable,key=None,reverse=False)

itertools.groupby(iterable,key=None)#按值分组，iterable需要先被排序
#groupby(sorted([1,4,6,4,1]))-&http://www.cppcns.comgt;(1,iter1),(4,iter4),(6,iter6)

itertools.permutations(iterable,r=None)#排列，返回值是Tuple
#permutations('ABCD',2)->AB,AC,AD,BA,BC,BD,CA,CB,CD,DA,DB,DC

itertools.combinations(iterable,r=None)#组合，返回值是Tuple
itertools.combinations_with_replacement(...)
#combinations('ABCD',2)->AB,AC,AD,BC,BD,CD

多个序列合并：

itertools.chain(*iterables)#多个序列直接拼接
#chain('ABC','DEF')->A,B,C,D,E,F
importheapq
heapq.merge(*iterables,key=None,reverse=False)#多个序列按顺序拼接
#merge('ABF','CDE')->A,B,C,D,E,F
zip(*iterables)#当最短的序列耗尽时停止，结果只能被消耗一次
itertools.zip_longest(*iterables,fillvalue=None)#当最长的序列耗尽时停止，结果只能被消耗一次

3.3 计数器

计数器可以统计一个可迭代对象中每个元素出现的次数。

importcollections
#创建
collections.Counter(iterable)
#频次
collections.Counter[key]#key出现频次
#返回n个出现频次最高的元素和其对应出现频次，如果n为None，返回所有元素
collections.Counter.most_common(n=None)
#插入/更新
collections.Counter.update(iterable)
counter1+counter2;counter1-counter2#counter加减
#检查两个字符串的组成元素是否相同
collections.Counter(list1)==collections.Counter(list2)

3.4 带默认值的 Dict

当访问不存在的 Key 时，defaultdict 会将其设置为某个默认值。

importcollections
collections.defaultdict(type)#当第一次访问dict[key]时，会无参数调用type，给dict[key]提供一个初始值

3.5 有序 Dict

importcollections
collections.OrderedDict(items=None)#迭代时保留原始插入顺序

4. 高性能编程和调试

4.1 输出错误和警告信息

向标准错误输出信息

importsys
sys.stderr.write('')

输出警告信息

importwarnings
warnings.warn(message,category=UserWarning)
#category的取值有DeprecationWarning,SyntaxWarning,RuntimeWarning,ResourceWarning,FutureWarning

控制警告消息的输出

$python-Wall#输出所有警告，等同于设置warnings.simplefilter('always')
$python-Wignore#忽略所有警告，等同于设置warnings.simplefilter('ignore')
$python-Werror#将所有警告转换为异常，等同于设置warnings.simplefilter('error')

4.2 代码中测试

有时为了调试，我们想在代码中加一些代码，通常是一些 print 语句，可以写为：

#在代码中的debug部分
if__debug__:
pass

一旦调试结束，通过在命令行执行 -O 选项，会忽略这部分代码：

$python-0main.py

4.3 代码风格检查

使用 pylint 可以进行不少的代码风格和语法检查，能在运行之前发现一些错误

pylintmain.py

4.4 代码耗时

耗时测试

$python-mcProfilemain.py

测试某代码块耗时

#代码块耗时定义
fromcontextlibimportcontextmanager
fromtimeimportperf_counter
@contextmanager
deftimeblock(label):
tic=perf_counter()
try:
yield
finally:
toc=perf_counter()
print('%s:%s'%(label,toc-tic))
#代码块耗时测试
withtimeblock('counting'):
pass

代码耗时优化的一些原则

专注于优化产生编程客栈性能瓶颈的地方，而不是全部代码。
避免使用全局变量。局部变量的查找比全局变量更快，将全局变量的代码定义在函数中运行通常会快 15%-30%。
避免使用.访问属性。使用 from module import name 会更快，将频繁访问的类的成员变量 self.member 放入到一个局部变量中。
尽量使用内置数据结构。str, list, set, dict 等使用 C 实现，运行起来很快。
避免创建没有必要的中间变量，和 copy.deepcopy()。
字符串拼接，例如 a + ':' + b + ':' + c 会创造大量无用的中间变量，':',join([a, b, c]) 效率会高不少。另外需要考虑字符串拼接是否必要，例如 print(':'.join([a, b, c])) 效率比 print(a, b, c, sep=':') 低。

5. Python 其他技巧

5.1 argmin 和 argmax

items=[2,1,3,4]
argmin=min(range(len(items)),key=items.__getitem__)

argmax同理。

5.2 转置二维列表

A=[['a11','a12'],['a21','a22'],['a31','a32']]
A_transpose=list(zip(*A))#listoftuple
A_transpose=list(list(col)forcolinzip(*A))#listoflist

5.3 一维列表展开为二维列表

A=[1,2,3,4,5,6]

#Preferred.
list(zip(*[iter(A)]*2))

文章来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/48293468

到此这篇关于Python 使用和高性能技巧总结的文章就介绍到这了,更多相关Python高性能技巧内容请搜索我们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我们！

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