【python 应用之四】提升 Python 运行性能的 7 个习惯
大家都知道艺赛旗的 RPA 依赖于 python 语言。
因此我们可以掌握一些技巧,可尽量提高 Python 程序性能,也可以避免不必要的资源浪费。
1、使用局部变量
尽量使用局部变量代替全局变量:便于维护,提高性能并节省内存。
使用局部变量替换模块名字空间中的变量,例如 ls = os.linesep。一方面可以提高程序性能,局部变量查找速度更快;另一方面可用简短标识符替代冗长的模块变量,提高可读性。
2、减少函数调用次数
对象类型判断时,采用 isinstance()最优,采用对象类型身份(id())次之,采用对象值(type())比较最次。
`#判断变量num是否为整数类型`
`type(num) == type(0) #调用三次函数`
`type(num) is type(0) #身份比较`
`isinstance(num,(int)) #调用一次函数`
不要在重复操作的内容作为参数放到循环条件中,避免重复运算。
1. `#每次循环都需要重新执行len(a)`
2. `while i < len(a):`
3. ` statement`
4.
5. `#len(a)仅执行一次`
6. `m = len(a)`
7. `while i < m:`
8. ` statement`
如需使用模块 X 中的某个函数或对象 Y,应直接使用 from X import Y,而不是 import X; X.Y。这样在使用 Y 时,可以减少一次查询(解释器不必首先查找到 X 模块,然后在 X 模块的字典中查找 Y)。
3、采用映射替代条件查找
映射(比如 dict 等)的搜索速度远快于条件语句(如 if 等)。Python 中也没有 select-case 语句。
1. `#if查找`
2. `if a == 1:`
3. `b = 10`
4. `elif a == 2:`
5. `b = 20`
6. `...`
7.
8. `#dict查找,性能更优`
9. `d = {1:10,2:20,...}`
10. `b = d[a]`
4、直接迭代序列元素
对序列(str、list、tuple 等),直接迭代序列元素,比迭代元素的索引速度要更快。
1. `a = [1,2,3]`
2.
3. `#迭代元素`
4. `for item in a:`
5. ` print(item)`
6.
7. `#迭代索引`
8. `for i in range(len(a)):`
9. ` print(a[i])`
5、采用生成器表达式替代列表解析
列表解析(list comprehension),会产生整个列表,对大量数据的迭代会产生负面效应。
而生成器表达式则不会,其不会真正创建列表,而是返回一个生成器,在需要时产生一个值(延迟计算),对内存更加友好。
1. `#计算文件f的非空字符个数`
2. `#生成器表达式`
3. `l = sum([len(word) for line in f for word in line.split()])`
4.
5. `#列表解析`
6. `l = sum(len(word) for line in f for word in line.split())`
6、先编译后调用
使用 eval()、exec() 函数执行代码时,最好调用代码对象(提前通过 compile() 函数编译成字节码),而不是直接调用 str,可以避免多次执行重复编译过程,提高程序性能。
正则表达式模式匹配也类似,也最好先将正则表达式模式编译成 regex 对象(通过 re.complie() 函数),然后再执行比较和匹配。
7、模块编程习惯
模块中的最高级别 Python 语句(没有缩进的代码)会在模块导入(import)时执行(不论其是否真的必要执行)。因此,应尽量将模块所有的功能代码放到函数中,包括主程序相关的功能代码也可放到 main()函数中,主程序本身调用 main() 函数。
可以在模块的 main() 函数中书写测试代码。在主程序中,检测 name 的值,如果为’main’(表示模块是被直接执行),则调用 main()函数,进行测试;如果为模块名字(表示模块是被调用),则不进行测试。
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