Python程序运行太慢的一个可能的原因是没有尽可能的调用内置方法，下面通过5个例子来演示如何用内置方法提升Python程序的性能。

1. 数组求平方和

输入一个列表，要求计算出该列表中数字的的平方和。最终性能提升了1.4倍。首先创建一个长度为10000的列表。

arr = list(range(10000)) 

1.1 最常规的写法

while循环遍历列表求平方和。平均运行时间2.97毫秒。

def sum_sqr_0(arr): 

    res = 0 

    n = len(arr) 

    i = 0 

    while i < n: 

        res += arr[i] ** 2 

        i += 1 

    return res 

%timeit sum_sqr_0(arr) 

2.97 ms ± 36.4 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each) 

1.2 for range代替while循环

避免i += 1的变量类型检查带来的额外开销。平均运行时间2.9毫秒。

def sum_sqr_1(arr): 

    res = 0 

    for i in range(len(arr)): 

        res += arr[i] ** 2 

    return res 

%timeit sum_sqr_1(arr) 

2.9 ms ± 137 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each) 

1.3 for x in arr代替for range

避免arr[i]的变量类型检查带来的额外开销。平均运行时间2.59毫秒。

def sum_sqr_2(arr): 

    res = 0 

    for x in arr: 

        res += x ** 2 

    return res 

%timeit sum_sqr_2(arr) 

2.59 ms ± 89 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each) 

1.4 sum函数套用map函数

平均运行时间2.36毫秒

def sum_sqr_3(arr): 

    return sum(map(lambda x: x**2, arr)) 

%timeit sum_sqr_3(arr) 

2.36 ms ± 15.1 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each) 

1.5 sum函数套用生成器表达式

生成器表达式如果作为某个函数的参数，则可以省略掉()。平均运行时间2.35毫秒。

def sum_sqr_4(arr): 

    return sum(x ** 2 for x in arr) 

%timeit sum_sqr_4(arr) 

2.35 ms ± 107 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each) 

1. 6 sum函数套用列表推导式

平均运行时间2.06毫秒。

def sum_sqr_5(arr): 

    return sum([x ** 2 for x in arr]) 

%timeit sum_sqr_5(arr) 

2.06 ms ± 27.2 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each) 

2. 字符串拼接

输入一个列表，要求将列表中的字符串的前3个字符都拼接为一个字符串。最终性能提升了2.1倍。

首先创建一个列表，生成10000个随机长度和内容的字符串。

from random import randint 

 

def random_letter(): 

    return chr(ord('a') + randint(0, 25)) 

 

def random_letters(n): 

    return "".join([random_letter() for _ in range(n)]) 

 

strings = [random_letters(randint(1, 10)) for _ in range(10000)] 

2.1 最常规的写法

while循环遍历列表，对字符串进行拼接。平均运行时间1.86毫秒。

def concat_strings_0(strings): 

    res = "" 

    n = len(strings) 

    i = 0 

    while i < n: 

        res += strings[i][:3] 

        i += 1 

    return res 

%timeit concat_strings_0(strings) 

1.86 ms ± 74.9 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each) 

2.2 for range代替while循环

避免i += 1的变量类型检查带来的额外开销。平均运行时间1.55毫秒。

def concat_strings_1(strings): 

    res = "" 

    for i in range(len(strings)): 

        res += strings[i][:3] 

    return res 

%timeit concat_strings_1(strings) 

1.55 ms ± 32.9 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each) 

2.3 for x in strings代替for range

避免strings[i]的变量类型检查带来的额外开销。平均运行时间1.32毫秒。

def concat_strings_2(strings): 

    res = "" 

    for x in strings: 

        res += x[:3] 

    return res 

%timeit concat_strings_2(strings) 

1.32 ms ± 19.5 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each) 

2.4 .join方法套用生成器表达式

平均运行时间1.06毫秒。

def concat_strings_3(strings): 

    return "".join(x[:3] for x in strings) 

%timeit concat_strings_3(strings) 

1.06 ms ± 15.2 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each) 

2.5 .join方法套用列表解析式

平均运行时间0.85毫秒。

def concat_strings_4(strings): 

    return "".join([x[:3] for x in strings]) 

%timeit concat_strings_4(strings) 

858 µs ± 14.5 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each) 

3. 筛选奇数

输入一个列表，要求筛选出该列表中的所有奇数。最终性能提升了3.6倍。

首先创建一个长度为10000的列表。

arr = list(range(10000)) 

3.1 最常规的写法

创建一个空列表res，while循环遍历列表，将奇数append到res中。平均运行时间1.03毫秒。

def filter_odd_0(arr): 

    res = [] 

    i = 0 

    n = len(arr) 

    while i < n: 

        if arr[i] % 2: 

            res.append(arr[i]) 

        i += 1 

    return res 

%timeit filter_odd_0(arr) 

1.03 ms ± 34.1 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each) 

3.2 for range代替while循环

避免i += 1的变量类型检查带来的额外开销。平均运行时间0.965毫秒。

def filter_odd_1(arr): 

    res = [] 

    for i in range(len(arr)): 

        if arr[i] % 2: 

            res.append(arr[i]) 

        i += 1 

    return res 

%timeit filter_odd_1(arr) 

965 µs ± 4.02 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each) 

3.3 for x in arr代替for range

避免arr[i]的变量类型检查带来的额外开销。平均运行时间0.430毫秒。

def filter_odd_2(arr): 

    res = [] 

    for x in arr: 

        if x % 2: 

            res.append(x) 

    return res 

%timeit filter_odd_2(arr) 

430 µs ± 9.25 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each) 

3.4 list套用filter函数

平均运行时间0.763毫秒。注意filter函数很慢，在Python 3.6里非常鸡肋。

def filter_odd_3(arr): 

    return list(filter(lambda x: x % 2, arr)) 

%timeit filter_odd_3(arr) 

763 µs ± 15.9 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each) 

3.5 list套用生成器表达式

平均运行时间0.398毫秒。

def filter_odd_4(arr): 

    return list((x for x in arr if x % 2)) 

%timeit filter_odd_4(arr) 

398 µs ± 16.4 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each) 

3.6 带条件的列表推导式

平均运行时间0.290毫秒。

def filter_odd_5(arr): 

    return [x for x in arr if x % 2] 

%timeit filter_odd_5(arr) 

290 µs ± 5.54 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each) 

4. 两个数组相加

输入两个长度相同的列表，要求计算出两个列表对应位置的数字之和，返回一个与输入长度相同的列表。最终性能提升了2.7倍。

首先生成两个长度为10000的列表。

arr1 = list(range(10000))  

arr2 = list(range(10000))  

4.1 最常规的写法

创建一个空列表res，while循环遍历列表，将两个列表对应的元素之和append到res中。平均运行时间1.23毫秒。

def arr_sum_0(arr1, arr2): 

    i = 0 

    n = len(arr1) 

    res = [] 

    while i < n: 

        res.append(arr1[i] + arr2[i]) 

        i += 1 

    return res 

%timeit arr_sum_0(arr1, arr2) 

1.23 ms ± 3.77 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each) 

4.2 for range代替while循环

避免i += 1的变量类型检查带来的额外开销。平均运行时间0.997毫秒。

def arr_sum_1(arr1, arr2): 

    res = [] 

    for i in range(len(arr1)): 

        res.append(arr1[i] + arr2[i]) 

    return res 

%timeit arr_sum_1(arr1, arr2) 

997 µs ± 7.42 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each) 

4.3 for i, x in enumerate代替for range

部分避免arr[i]的变量类型检查带来的额外开销。平均运行时间0.799毫秒。

def arr_sum_2(arr1, arr2): 

    res = arr1.copy() 

    for i, x in enumerate(arr2): 

        res[i] += x 

    return res 

%timeit arr_sum_2(arr1, arr2) 

799 µs ± 16.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each) 

4.4 for x, y in zip代替for range

避免arr[i]的变量类型检查带来的额外开销。平均运行时间0.769毫秒。

def arr_sum_3(arr1, arr2): 

    res = [] 

    for x, y in zip(arr1, arr2): 

        res.append(x + y) 

    return res 

%timeit arr_sum_3(arr1, arr2) 

769 µs ± 12.2 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each) 

4.5 列表推导式套用zip

平均运行时间0.462毫秒。

def arr_sum_4(arr1, arr2): 

    return [x + y for x, y in zip(arr1, arr2)] 

%timeit arr_sum_4(arr1, arr2) 

462 µs ± 3.43 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each) 

5. 两个列表相同元素的数量

输入两个列表，要求统计两个列表相同元素的数量。其中每个列表内的元素都是不重复的。最终性能提升了5000倍。

首先创建两个列表，并将元素的顺序打乱。

from random import shuffle 

arr1 = list(range(2000)) 

shuffle(arr1) 

arr2 = list(range(1000, 3000)) 

shuffle(arr2) 

5.1 最常规的写法

while循环嵌套，判断元素arr1[i]是否等于arr2[j]，平均运行时间338毫秒。

def n_common_0(arr1, arr2): 

    res = 0 

    i = 0 

    m = len(arr1) 

    n = len(arr2) 

    while i < m: 

        j = 0 

        while j < n: 

            if arr1[i] == arr2[j]: 

                res += 1 

            j += 1 

        i += 1 

    return res 

%timeit n_common_0(arr1, arr2) 

338 ms ± 7.81 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each) 

5.2 for range代替while循环

避免i += 1的变量类型检查带来的额外开销。平均运行时间233毫秒。

def n_common_1(arr1, arr2): 

    res = 0 

    for i in range(len(arr1)): 

        for j in range(len(arr2)): 

            if arr1[i] == arr2[j]: 

                res += 1 

    return res 

%timeit n_common_1(arr1, arr2) 

233 ms ± 10.9 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each) 

5.3 for x in arr代替for range

避免arr[i]的变量类型检查带来的额外开销。平均运行时间84.8毫秒。

def n_common_2(arr1, arr2): 

    res = 0 

    for x in arr1: 

        for y in arr2: 

            if x == y: 

                res += 1 

    return res 

%timeit n_common_2(arr1, arr2) 

84.8 ms ± 1.38 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each) 

5.4 使用if x in arr2代替内层循环

平均运行时间24.9毫秒。

def n_common_3(arr1, arr2): 

    res = 0 

    for x in arr1: 

        if x in arr2: 

            res += 1 

    return res 

%timeit n_common_3(arr1, arr2) 

24.9 ms ± 1.39 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each) 

5.4 使用更快的算法

将数组用.sort方法排序，再进行单层循环遍历。把时间复杂度从O(n2)降低到O(nlogn)，平均运行时间0.239毫秒。

def n_common_4(arr1, arr2): 

    arr1.sort() 

    arr2.sort() 

    res = i = j = 0 

    m, n = len(arr1), len(arr2) 

    while i < m and j < n: 

        if arr1[i] == arr2[j]: 

            res += 1 

            i += 1 

            j += 1 

        elif arr1[i] > arr2[j]: 

            j += 1 

        else: 

            i += 1 

    return res 

%timeit n_common_4(arr1, arr2) 

329 µs ± 12.3 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each) 

5.5 使用更好的数据结构

将数组转为集合，求交集的长度。平均运行时间0.067毫秒。

def n_common_5(arr1, arr2): 

    return len(set(arr1) & set(arr2)) 

%timeit n_common_5(arr1, arr2) 

67.2 µs ± 755 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each) 

本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理

想要获取更多Python学习资料可以加QQ:2955637827私聊或加Q群630390733大家一起来学习讨论吧！

程序运行慢？你怕是写的假 Python的更多相关文章

  1. 干净win7要做几步才能运行第一个Spring MVC 写的动态web程序

    干净win7要做几步才能运行第一个Spring MVC 写的动态web程序: 1. 下载安装jdk 2. 配置Java环境变量 3. 测试一下第1,2两步是否完全成功:http://jingyan.b ...

  2. GD32电压不足时烧写程序导致程序运行异常的解决方法

    一直使用的GD32F450前段时间遇到这样一个问题,当使用J-Link供电给板子烧写程序之后,程序运行缓慢,就像运行在FLASH高速部分之外一样,但是如果使用外部供电烧写,就不会出现这个问题,而且一旦 ...

  3. [Java.File]如果写 File filesFolder = new File("/") ,在windows系统中,filesFolder 会去找哪个盘符? 答案:程序运行路径的根盘符.

    首先这段代码在Unix/Linux系统上会去找根路径,但在Windows系统上会去找C:盘还是D:盘还是其它盘呢? 其实它会去找user.dir所在盘符的根目录,user.dir即用户的当前工作目录, ...

  4. python学习笔记-python程序运行

    小白初学python,写下自己的一些想法.大神请忽略. 安装python编辑器,并配置环境(见http://www.cnblogs.com/lynn-li/p/5885001.html中 python ...

  5. linux下实现在程序运行时的函数替换(热补丁)

    声明:以下的代码成果,是参考了网上的injso技术,在本文的最后会给出地址,同时非常感谢injso技术原作者的分享. 但是injso文章中的代码存在一些问题,所以后面出现的代码是经过作者修改和检测的. ...

  6. 放在NSArray、NSDictionary等容器内的对象Item，Item中的property在程序运行过程中被无故释放

    可能是被释放的property本身是OC对象而它的属性被误写成assign,例如: @interface MyItem : Object @property (nonatomic, assign) N ...

  7. 孙鑫MFC学习笔记3：MFC程序运行过程

    1.MFC中WinMain函数的位置在APPMODUL.cpp APPMODUL.cpp中是_tWinMain,其实_tWinMain是一个宏#define _tWinMain WinMain 2.全 ...

  8. Java中内存中的Heap、Stack与程序运行的关系

    堆和栈的内存管理 栈的内存管理是顺序分配的,而且定长,不存在内存回收问题:而堆 则是随机分配内存,不定长度,存在内存分配和回收的问题:堆内存和栈内存的区别可以用如下的比喻来看出:使用堆内存就象是自己动 ...

  9. 第二章--Win32程序运行原理 （部分概念及代码讲解）

    学习<Windows程序设计>记录 概念贴士: 1. 每个进程都有赋予它自己的私有地址空间.当进程内的线程运行时,该线程仅仅能够访问属于它的进程的内存,而属于其他进程的内存被屏蔽了起来,不 ...

随机推荐

  1. Java基础知识面试题（最详细版）

    刚刚经历过秋招,看了大量的面经,顺便将常见的Java常考知识点总结了一下,并根据被问到的频率大致做了一个标注.一颗星表示知识点需要了解,被问到的频率不高,面试时起码能说个差不多.两颗星表示被问到的频率 ...

  2. 获取qq头像

    1 <?php 2 header('content-type: image/jpeg'); 3 $QQ = $_GET['qq']; 4 $time2 = date('Y-m-d H:i:s') ...

  3. python安装第三方库aiohtpp,sanio失败，pip install multidict 失败问题

    1.python的第三库安装地址:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs 2. 3.pip安装.whl文件指定该文件的位置

  4. Bootstrap Blazor 组件介绍 Table （一）自动生成列功能介绍

    Bootstrap Blazor 是一套企业级 UI 组件库,适配移动端支持各种主流浏览器,已经在多个交付项目中使用.通过本套组件可以大大缩短开发周期,节约开发成本.目前已经开发.封装了 70 多个组 ...

  5. 第6.5节 exec函数：一个自说自话的强大Python动态编译器

    在Python动态执行的函数中,exec是用于执行一个字符串内包含的Python源码或其编译后对应的字节码. 一.    语法 1.    exec(Code, globals=None, local ...

  6. PyQt(Python+Qt)学习随笔：利用QWidget部件的palette以及ColorGroup、colorRole局部调整部件的特定范围颜色

    专栏:Python基础教程目录 专栏:使用PyQt开发图形界面Python应用 专栏:PyQt入门学习 老猿Python博文目录 在<PyQt(Python+Qt)学习随笔:QWidget部件的 ...

  7. PyQt（Python+Qt）学习随笔：QListWidget的sortingEnabled属性

    老猿Python博文目录 专栏:使用PyQt开发图形界面Python应用 老猿Python博客地址 QListWidget的sortingEnabled属性用于控制列表部件中的项是否可以排序,如果为T ...

  8. PyQt（Python+Qt）入门：Designer组件属性编辑界面中QWidget类相关属性详解

    本文适用人员:本文比较长,适合不理解Qt Designer部件属性的人员阅读或资料查找. 声明: 1.如果有人认为本文是简单的复制粘贴+翻译而成,敬请读本文最后的后记: 2.本文为老猿Python学习 ...

  9. PyQt(Python+Qt)帮助文档官网及文档下载

    一.帮助文档下载 老猿在网上找到一个Qt 5.9的帮助文档,没有找到最新版的,并且这个文档官网上没有下载,不知道源头在哪里可以下载. 文档存放在百度网盘: 链接:https://pan.baidu.c ...

  10. Mac下安装Mesa

    下载Mesa源代码: git clone https://gitlab.freedesktop.org/mesa/mesa.git 如果下载太慢,请参看 下载国外资源. 我下载后看到的Mesa版本信息 ...