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让你Python代码更快的小技巧

来源:千锋教育
发布人:xqq
时间: 2023-11-06 18:21:54 1699266114

大家好!今天呢,我们来聊一聊如何加速你的python代码。

Python语言的优点可以列举出许多,语法简单易懂、模块丰富、应用广泛等等。但是世界上没有有完美的东西,python一个明显缺点就是运行速度慢,至少跟C语言没法比。

所以,不安于现状的Pythoner就开发了许多工具。其中,最著名的莫过于Cython和Numba。其中Cython可以把Python代码转成C代码执行,而Numba则是Python中的一个JIT编译器(即时编译器),以此提高运行效率。

不过我们今天不讲这些复杂的工具,看看能不能只通过改进你的Python代码以提高速度。

函数

函数可以提高代码的可读性,那么用了函数对程序的执行效率是否有影响呢?我们来做个对比实验。

先来看一个不用函数的版本:

importmathimporttime

start=time.time()#开始计时lst=[]#定义一个空列表foriinrange(1,10000000):lst.append(math.sqrt(i))#疯狂地往列表里添加计算结果end=time.time()#停止计时print(end-start)

此代码在我的电脑上输出为2.124(不同配置的电脑结果不一样,可多次运行取平均值)。再来加上函数试一下:

importmathimporttime

deffunc():lst=[]#定义一个空列表foriinrange(1,10000000):lst.append(math.sqrt(i))#疯狂地往列表里添加计算结果returnlst#返回结果

start=time.time()#开始计时lst=func()end=time.time()#停止计时print(end-start)

在我的电脑上,使用了函数的程序用了大概花了1.743秒。多次尝试,基本上都会比上一个版本节省15~20%左右时间,这个差距还是存在的。

有人可能会觉得,增加了函数调用,效率可能会低。但实际上,我们这里只是增加了一次调用,影响甚微。而由于Python中局部变量和全局变量的实现方式不同,使用局部变量效率会高些。

所以使用函数不仅提高可读性,用得好还能让代码运行得更快。

去掉属性访问

再来看另一个例子,还是刚才的函数版本,我们做一点修改,改变其中导入函数的方式,由math.sqrt改为sqrt:

frommathimportsqrt#直接引用特定函数或属性importtime

deffunc():lst=[]foriinrange(1,10000000):lst.append(sqrt(i))#直接调用sqrtreturnlst

start=time.time()lst=func()end=time.time()print(end-start)

在其它代码均没有变动的情况下,这个程序的输出时间变成了……

1.413秒!

居然更快了。这又是为什么呢?

因为在进行属性访问的时候啊,会调用这个对象的getattribute或者getattr方法,造成了额外的开销,所以导致速度变慢。

列表推导式

最后再来看看列表推导式(ListComprehension),它的效率和普通for循环会有不一样吗?

继续在上一个版本上修改:

frommathimportsqrtimporttime

deffunc():#for循环改为列表推导式lst=[sqrt(i)foriinrange(1,10000000)]returnlst

start=time.time()lst=func()end=time.time()print(end-start)

结果是0.968秒!

这又是为什么呢?因为列表推导式内的迭代是C实现的,所以效率更高。

同最初的版本相比,实现同样的效果,我们仅通过调整代码的写法,速度就提高了一倍还多。

以上内容为大家介绍了让你Python代码更快的小技巧,希望对大家有所帮助,如果想要了解更多Python相关知识,请关注IT培训机构:千锋教育。http://www.mobiletrain.org/

tags: python培训
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