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优化Python编程的4个妙招

1. Pandas.apply() – 特征工程瑰宝

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Pandas 库已经非常优化了,但是大部分人都没有发挥它的最大作用。想想它一般会用于数据科学项目中的哪些地方。一般首先能想到的就是特征工程,即用已有特征创造新特征。其中最高效的方法之一就是Pandas.apply(),即Pandas中的apply函数。

在Pandas.apply()中,可以传递用户定义功能并将其应用到Pandas Series的所有数据点中。这个函数是Pandas库最好的扩展功能之一,它能根据所需条件分隔数据。之后便能将其有效应用到数据处理任务中。

2. Pandas.DataFrame.loc – Python数据操作绝妙技巧

所有和数据处理打交道的数据科学家(差不多所有人了!)都应该学会这个方法。

很多时候,数据科学家需要根据一些条件更新数据集中某列的某些值。Pandas.DataFrame.loc就是此类问题最优的解决方法。

3. Python函数向量化

另一种解决缓慢循环的方法就是将函数向量化。这意味着新建函数会应用于输入列表,并返回结果数组。在Python中使用向量化能至少迭代两次,从而加速计算。

事实上,这样不仅能加速代码运算,还能让代码更加简洁清晰。

4. Python多重处理

多重处理能使系统同时支持一个以上的处理器。

此处将数据处理分成多个任务,让它们各自独立运行。处理庞大的数据集时,即使是apply函数也显得有些迟缓。

关于优化Python编程的4个妙招,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对python编程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于python编程的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。

对于Python 的科学计算有哪些提高运算速度的技

一:学会正确使用numpy scipy。 numpy scipy写好的绝不自己写,比如矩阵运算等操作,pylab的实现还算不错。各种函数都有,尽量使用他们可以避免初学者大部分的速度不足问题。因为这些函数大部分都是预编译好的。

根据我几年前的测试,python的矩阵运算速度并不慢,(因为你运行的是动态链接库里面的函数而不是脚本)比mathematica快,和matlab持平。

大部分新手不擅长看文档啥都自己造轮子是不好的。当然老手把效率写的比开源库高也不算啥新闻,毕竟有对特定程序的优化

二:减少for的使用,多使用向量化函数,np.vectorlize可以把函数变成对数组逐元素的操作,比for效率高几个华莱士。

三:对内存友好,操作大矩阵的时候减少会引起整矩阵对此copy的操作

四:系统最慢的大部分时候是io,包括上面说的内存操作和频繁的读入读出以及debug输出。避免他们,在需要实时处理的时候引入类似于gpu的pipeline管线机制或者使用灵活的多线程编程可以起到奇效。

五:matplotlib的绘图效率并不高明,在使用交互绘图(plt.ion)的时候减少不必要的刷新率。

「干货」让Python性能起飞的15个技巧,你知道几个呢?

前言

Python 一直以来被大家所诟病的一点就是执行速度慢,但不可否认的是 Python 依然是我们学习和工作中的一大利器。本文总结了15个tips有助于提升 Python 执行速度、优化性能。

关于 Python 如何精确地测量程序的执行时间,这个问题看起来简单其实很复杂,因为程序的执行时间受到很多因素的影响,例如操作系统、Python 版本以及相关硬件(CPU 性能、内存读写速度)等。在同一台电脑上运行相同版本的语言时,上述因素就是确定的了,但是程序的睡眠时间依然是变化的,且电脑上正在运行的其他程序也会对实验有干扰,因此严格来说这就是实验不可重复。

我了解到的关于计时比较有代表性的两个库就是 time 和 timeit 。

其中, time 库中有 time() 、 perf_counter() 以及 process_time() 三个函数可用来计时(以秒为单位),加后缀 _ns 表示以纳秒计时(自 Python3.7 始)。在此之前还有 clock() 函数,但是在 Python3.3 之后被移除了。上述三者的区别如下:

与 time 库相比, timeit 有两个优点:

timeit.timeit(stmt='pass', setup='pass', timer= , number=1000000, globals=None) 参数说明:

本文所有的计时均采用 timeit 方法,且采用默认的执行次数一百万次。

为什么要执行一百万次呢?因为我们的测试程序很短,如果不执行这么多次的话,根本看不出差距。

Exp1:将字符串数组中的小写字母转为大写字母。

测试数组为 oldlist = ['life', 'is', 'short', 'i', 'choose', 'python']。

方法一

方法二

方法一耗时 0.5267724000000005s ,方法二耗时 0.41462569999999843s ,性能提升 21.29%

Exp2:求两个 list 的交集。

测试数组:a = [1,2,3,4,5],b = [2,4,6,8,10]。

方法一

方法二

方法一耗时 0.9507264000000006s ,方法二耗时 0.6148200999999993s ,性能提升 35.33%

关于 set() 的语法: | 、 、 - 分别表示求并集、交集、差集。

我们可以通过多种方式对序列进行排序,但其实自己编写排序算法的方法有些得不偿失。因为内置的 sort() 或 sorted() 方法已经足够优秀了,且利用参数 key 可以实现不同的功能,非常灵活。二者的区别是 sort() 方法仅被定义在 list 中,而 sorted() 是全局方法对所有的可迭代序列都有效。

Exp3:分别使用快排和 sort() 方法对同一列表排序。

测试数组:lists = [2,1,4,3,0]。

方法一

方法二

方法一耗时 2.4796975000000003s ,方法二耗时 0.05551999999999424s ,性能提升 97.76%

顺带一提, sorted() 方法耗时 0.1339823999987857s 。

可以看出, sort() 作为 list 专属的排序方法还是很强的, sorted() 虽然比前者慢一点,但是胜在它“不挑食”,它对所有的可迭代序列都有效。

扩展 :如何定义 sort() 或 sorted() 方法的 key

1.通过 lambda 定义

2.通过 operator 定义

operator 的 itemgetter() 适用于普通数组排序, attrgetter() 适用于对象数组排序

3.通过 cmp_to_key() 定义,最为灵活

Exp4:统计字符串中每个字符出现的次数。

测试数组:sentence='life is short, i choose python'。

方法一

方法二

方法一耗时 2.8105250000000055s ,方法二耗时 1.6317423000000062s ,性能提升 41.94%

列表推导(list comprehension)短小精悍。在小代码片段中,可能没有太大的区别。但是在大型开发中,它可以节省一些时间。

Exp5:对列表中的奇数求平方,偶数不变。

测试数组:oldlist = range(10)。

方法一

方法二

方法一耗时 1.5342976000000021s ,方法二耗时 1.4181957999999923s ,性能提升 7.57%

大多数人都习惯使用 + 来连接字符串。但其实,这种方法非常低效。因为, + 操作在每一步中都会创建一个新字符串并复制旧字符串。更好的方法是用 join() 来连接字符串。关于字符串的其他操作,也尽量使用内置函数,如 isalpha() 、 isdigit() 、 startswith() 、 endswith() 等。

Exp6:将字符串列表中的元素连接起来。

测试数组:oldlist = ['life', 'is', 'short', 'i', 'choose', 'python']。

方法一

方法二

方法一耗时 0.27489080000000854s ,方法二耗时 0.08166570000000206s ,性能提升 70.29%

join 还有一个非常舒服的点,就是它可以指定连接的分隔符,举个例子

life//is//short//i//choose//python

Exp6:交换x,y的值。

测试数据:x, y = 100, 200。

方法一

方法二

方法一耗时 0.027853900000010867s ,方法二耗时 0.02398730000000171s ,性能提升 13.88%

在不知道确切的循环次数时,常规方法是使用 while True 进行无限循环,在代码块中判断是否满足循环终止条件。虽然这样做没有任何问题,但 while 1 的执行速度比 while True 更快。因为它是一种数值转换,可以更快地生成输出。

Exp8:分别用 while 1 和 while True 循环 100 次。

方法一

方法二

方法一耗时 3.679268300000004s ,方法二耗时 3.607847499999991s ,性能提升 1.94%

将文件存储在高速缓存中有助于快速恢复功能。Python 支持装饰器缓存,该缓存在内存中维护特定类型的缓存,以实现最佳软件驱动速度。我们使用 lru_cache 装饰器来为斐波那契函数提供缓存功能,在使用 fibonacci 递归函数时,存在大量的重复计算,例如 fibonacci(1) 、 fibonacci(2) 就运行了很多次。而在使用了 lru_cache 后,所有的重复计算只会执行一次,从而大大提高程序的执行效率。

Exp9:求斐波那契数列。

测试数据:fibonacci(7)。

方法一

方法二

方法一耗时 3.955014900000009s ,方法二耗时 0.05077979999998661s ,性能提升 98.72%

注意事项:

我被执行了(执行了两次 demo(1, 2) ,却只输出一次)

functools.lru_cache(maxsize=128, typed=False) 的两个可选参数:

点运算符( . )用来访问对象的属性或方法,这会引起程序使用 __getattribute__() 和 __getattr__() 进行字典查找,从而带来不必要的开销。尤其注意,在循环当中,更要减少点运算符的使用,应该将它移到循环外处理。

这启发我们应该尽量使用 from ... import ... 这种方式来导包,而不是在需要使用某方法时通过点运算符来获取。其实不光是点运算符,其他很多不必要的运算我们都尽量移到循环外处理。

Exp10:将字符串数组中的小写字母转为大写字母。

测试数组为 oldlist = ['life', 'is', 'short', 'i', 'choose', 'python']。

方法一

方法二

方法一耗时 0.7235491999999795s ,方法二耗时 0.5475435999999831s ,性能提升 24.33%

当我们知道具体要循环多少次时,使用 for 循环比使用 while 循环更好。

Exp12:使用 for 和 while 分别循环 100 次。

方法一

方法二

方法一耗时 3.894683299999997s ,方法二耗时 1.0198077999999953s ,性能提升 73.82%

Numba 可以将 Python 函数编译码为机器码执行,大大提高代码执行速度,甚至可以接近 C 或 FORTRAN 的速度。它能和 Numpy 配合使用,在 for 循环中或存在大量计算时能显著地提高执行效率。

Exp12:求从 1 加到 100 的和。

方法一

方法二

方法一耗时 3.7199997000000167s ,方法二耗时 0.23769430000001535s ,性能提升 93.61%

矢量化是 NumPy 中的一种强大功能,可以将操作表达为在整个数组上而不是在各个元素上发生。这种用数组表达式替换显式循环的做法通常称为矢量化。

在 Python 中循环数组或任何数据结构时,会涉及很多开销。NumPy 中的向量化操作将内部循环委托给高度优化的 C 和 Fortran 函数,从而使 Python 代码更加快速。

Exp13:两个长度相同的序列逐元素相乘。

测试数组:a = [1,2,3,4,5], b = [2,4,6,8,10]

方法一

方法二

方法一耗时 0.6706845000000214s ,方法二耗时 0.3070132000000001s ,性能提升 54.22%

若要检查列表中是否包含某成员,通常使用 in 关键字更快。

Exp14:检查列表中是否包含某成员。

测试数组:lists = ['life', 'is', 'short', 'i', 'choose', 'python']

方法一

方法二

方法一耗时 0.16038449999999216s ,方法二耗时 0.04139250000000061s ,性能提升 74.19%

itertools 是用来操作迭代器的一个模块,其函数主要可以分为三类:无限迭代器、有限迭代器、组合迭代器。

Exp15:返回列表的全排列。

测试数组:["Alice", "Bob", "Carol"]

方法一

方法二

方法一耗时 3.867292899999484s ,方法二耗时 0.3875405000007959s ,性能提升 89.98%

根据上面的测试数据,我绘制了下面这张实验结果图,可以更加直观的看出不同方法带来的性能差异。

从图中可以看出,大部分的技巧所带来的性能增幅还是比较可观的,但也有少部分技巧的增幅较小(例如编号5、7、8,其中,第 8 条的两种方法几乎没有差异)。

总结下来,我觉得其实就是下面这两条原则:

内置库函数由专业的开发人员编写并经过了多次测试,很多库函数的底层是用 C 语言开发的。因此,这些函数总体来说是非常高效的(比如 sort() 、 join() 等),自己编写的方法很难超越它们,还不如省省功夫,不要重复造轮子了,何况你造的轮子可能更差。所以,如果函数库中已经存在该函数,就直接拿来用。

有很多优秀的第三方库,它们的底层可能是用 C 和 Fortran 来实现的,像这样的库用起来绝对不会吃亏,比如前文提到的 Numpy 和 Numba,它们带来的提升都是非常惊人的。类似这样的库还有很多,比如Cython、PyPy等,这里我只是抛砖引玉。

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网页题目:python函数向量化,python向量运算
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