提升Python执行速度的10种方法分享

今天小编给大家分享的是提升Python执行速度的10种方法,相信很多人都不太了解,为了让大家更加了解,所以给大家总结了以下内容,一起往下看吧。一定会有所收获的哦。

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1.巧妙的利用Python的数据类型

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在Python程序中,对于list列表进行 for i in list1的操作时,其时间复杂度为O(n),而对于set进行for i in  set1的操作,时间复杂度为O(1)。所以在程序的执行时间上,就会出现非常大的差距。

2.利用迭代器来替代列表

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利用迭代器来代替列表,已经逐渐的成为了Python编程者使用的一种方法,利用迭代器的操作,不仅可以节省时间,更重要的是可以节省大量的内存空间,上图中,利用列表的操作需要占用大约8M的内存,但是迭代器只需要88个字节。

3.利用局部变量代替全局变量

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上图程序中,全局的变量z放入到函数myFunc中,局部变量的执行时间要小于全局变量,因此程序执行的时间也大大的缩短。

4.避免“点”操作

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上图中可以看到,calculateSqrtWithDot函数和calculateSqrt函数唯一的区别在于是否通过点操作来调用sqrt函数。每当我们点操作来调用函数时,就会触发特定的方法,例如,__getattribute__()  和__getattr__(),这样的方法会调用字典操作,从而带来时间的消耗,因此在程序调用第三方库时候,可以尽量使用from xx import  xx的方法来进行调用。

5.避免不必要的类抽象

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在类中,尽量不要去使用装饰器,描述符等操作来包装程序,这会给程序的运行带来负担,所以如果没有必要的话,就不要去这样包装程序。

6.避免没有意义的数据拷贝

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上图的程序中,list6是一次没有意义的数据拷贝,不仅造成了程序运行时间的损耗,而且造成了内存资源的浪费。

7.更改值时避免使用临时变量

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上述的程序中,temp的临时变量是不需要的,使用临时变量temp造成了程序运行时间的增加。

8.字符串变量的操作

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当字符串str1和str2操作使用“+”号操作时,Python解释器将申请内存空间,将数据str1和str2分别复制到新的内存空间中去,所以当进行N次的字符串”+“操作时,将会生成N-1个中间的结果,并且每个中间结果都会复制到新的内存空间中。

当使用join函数时,join函数将会一次性计算所需的所有内存空间,然后申请内存空间,并将所有的字符串元素复制到申请的内存中去。

9.巧用if判断

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在运用if进行判断时,常用的有两种方式。 1 if ...and...。 2 if... or ...。为了节省程序的运算时间,当进行if x and  y的判断时,x需要是False可能性比较高的判断条件。当进行 if x or y的判断时,x需要是True可能性比较高的判断条件。

10.利用for循环代替while循环

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上图的程序中,可以看到,同样的功能利用for循环来替代while循环,for循环的速度要快于while循环。

关于提升Python执行速度的10种方法分享就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的参考价值,可以学以致用。如果喜欢本篇文章,不妨把它分享出去让更多的人看到。


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