提升Python運(yùn)行效率的小竅門

說起Python，作為一門大熱的編程語言，它簡(jiǎn)單易學(xué)、語法優(yōu)美，自身擁有豐富強(qiáng)大的庫，而且應(yīng)用范圍也是十分廣泛。毫無疑問，Python 確實(shí)有用很多的優(yōu)點(diǎn)，每一個(gè)優(yōu)點(diǎn)看起來都非常吸引人。

但是，Python 并不是沒有缺點(diǎn)的，最主要的缺點(diǎn)之一就是Python 的執(zhí)行速度不夠快。針對(duì)這個(gè)問題，下面為大家搜集了6個(gè)可以提高Python運(yùn)行效率的小竅門。

竅門一：關(guān)鍵代碼使用外部功能包

Python簡(jiǎn)化了許多編程任務(wù)，但是對(duì)于一些時(shí)間敏感的任務(wù)，它的表現(xiàn)經(jīng)常不盡人意。使用C/C++或機(jī)器語言的外部功能包處理時(shí)間敏感任務(wù)，可以有效提高應(yīng)用的運(yùn)行效率。

這些功能包往往依附于特定的平臺(tái)，因此你要根據(jù)自己所用的平臺(tái)選擇合適的功能包。簡(jiǎn)而言之，這個(gè)竅門要你犧牲應(yīng)用的可移植性以換取只有通過對(duì)底層主機(jī)的直接編程才能獲得的運(yùn)行效率。

以下是一些你可以選擇用來提升效率的功能包：

• Cython

• Pylnlne

• PyPy

• Pyrex

這些功能包的用處各有不同。比如說，使用C語言的數(shù)據(jù)類型，可以使涉及內(nèi)存操作的任務(wù)更高效或者更直觀。

Pyrex就能幫助Python延展出這樣的功能。Pylnline能使你在Python應(yīng)用中直接使用C代碼。內(nèi)聯(lián)代碼是獨(dú)立編譯的，但是它把所有編譯文件都保存在某處，并能充分利用C語言提供的高效率。

竅門二：在排序時(shí)使用鍵

Python含有許多古老的排序規(guī)則，這些規(guī)則在你創(chuàng)建定制的排序方法時(shí)會(huì)占用很多時(shí)間，而這些排序方法運(yùn)行時(shí)也會(huì)拖延程序?qū)嶋H的運(yùn)行速度。最佳的排序方法其實(shí)是盡可能多地使用鍵和內(nèi)置的sort()方法。譬如，拿下面的代碼來說：

1. import operator

2. somelist = [(1, 5, 8), (6, 2, 4), (9, 7, 5)]

3. somelist.sort(key=operator.itemgetter(0))

4. somelist

5. #Output = [(1, 5, 8), (6, 2, 4), (9, 7, 5)]

6. somelist.sort(key=operator.itemgetter(1))

7. somelist

8. #Output = [(6, 2, 4), (1, 5, 8), (9, 7, 5)]

9. somelist.sort(key=operator.itemgetter(2))

10. somelist

11. #Output = [(6, 2, 4), (9, 7, 5), (1, 5, 8)],

在每段例子里，list都是根據(jù)你選擇的用作關(guān)鍵參數(shù)的索引進(jìn)行排序的。這個(gè)方法不僅對(duì)數(shù)值類型有效，還同樣適用于字符串類型。

竅門三：針對(duì)循環(huán)的優(yōu)化

每一種編程語言都強(qiáng)調(diào)最優(yōu)化的循環(huán)方案。當(dāng)使用Python時(shí)，你可以借助豐富的技巧讓循環(huán)程序跑得更快。然而，開發(fā)者們經(jīng)常遺忘的一個(gè)技巧是：盡量避免在循環(huán)中訪問變量的屬性。譬如，拿下面的代碼來說：

1. lowerlist = ['this', 'is', 'lowercase']

2. upper = str.upper

3. upperlist = []

4. append = upperlist.append

5. for word in lowerlist:

6.    append(upper(word))

7.    print(upperlist)

8.    #Output = ['THIS', 'IS', 'LOWERCASE']

每次調(diào)用str.upper, Python都會(huì)計(jì)算這個(gè)式子的值。然而，如果把這個(gè)求值賦值給一個(gè)變量，那么求值的結(jié)果就能提前知道，Python程序就能運(yùn)行得更快。

因此，關(guān)鍵就是盡可能減小Python在循環(huán)中的工作量。因?yàn)镻ython解釋執(zhí)行的特性，在上面的例子中會(huì)大大減慢它的速度。

（注意：優(yōu)化循環(huán)的方法還有很多，這只是其中之一。比如，很多程序員會(huì)認(rèn)為，列表推導(dǎo)式是提高循環(huán)速度的最佳方法。關(guān)鍵在于，優(yōu)化循環(huán)方案是提高應(yīng)用程序運(yùn)行速度的上佳選擇。）

竅門四：使用較新的Python版本

通常，每個(gè)版本的Python都會(huì)包含優(yōu)化內(nèi)容，使其運(yùn)行速度優(yōu)于之前的版本。但是，限制因素在于，你最喜歡的函數(shù)庫有沒有同步更新支持新的Python版本。與其爭(zhēng)論函數(shù)庫是否應(yīng)該更新，關(guān)鍵在于新的Python版本是否足夠高效來支持這一更新。

你要保證自己的代碼在新版本里還能運(yùn)行。你需要使用新的函數(shù)庫才能體驗(yàn)新的Python版本，然后你需要在做出關(guān)鍵性的改動(dòng)時(shí)檢查自己的應(yīng)用。只有當(dāng)你完成必要的修正之后，你才能體會(huì)新版本的不同。

然而，如果你只是確保自己的應(yīng)用在新版本中可以運(yùn)行，你很可能會(huì)錯(cuò)過新版本提供的新特性。一旦你決定更新，請(qǐng)分析你的應(yīng)用在新版本下的表現(xiàn)，并檢查可能出問題的部分，然后優(yōu)先針對(duì)這些部分應(yīng)用新版本的特性。只有這樣，用戶才能在更新之初就覺察到應(yīng)用性能的改觀。

竅門五：嘗試多種編碼方法

每次創(chuàng)建應(yīng)用時(shí)都使用同一種編碼方法幾乎無一例外會(huì)導(dǎo)致應(yīng)用的運(yùn)行效率不盡人意?？梢栽?/span>程序分析時(shí)嘗試一些試驗(yàn)性的辦法。譬如說，在處理字典中的數(shù)據(jù)項(xiàng)時(shí)，你既可以使用安全的方法，先確保數(shù)據(jù)項(xiàng)已經(jīng)存在再進(jìn)行更新，也可以直接對(duì)數(shù)據(jù)項(xiàng)進(jìn)行更新，把不存在的數(shù)據(jù)項(xiàng)作為特例分開處理。請(qǐng)看下面第一段代碼：

1. n = 16

2. myDict = {}

3. for i in range(0, n):

4.    char = 'abcd'[i%4]

5.    if char not in myDict:

6.        myDict[char] = 0

7.        myDict[char] += 1

8.        print(myDict)

當(dāng)一開始myDict為空時(shí)，這段代碼會(huì)跑得比較快。然而，通常情況下，myDict填滿了數(shù)據(jù)，至少填有大部分?jǐn)?shù)據(jù)，這時(shí)換另一種方法會(huì)更有效率。

1. n = 16

2. myDict = {}

3. for i in range(0, n):

4.    char = 'abcd'[i%4]

5.    try:

6.        myDict[char] += 1

7.    except KeyError:

8.        myDict[char] = 1

9.    print(myDict)

在兩種方法中輸出結(jié)果都是一樣的。區(qū)別在于輸出是如何獲得的。跳出常規(guī)的思維模式，創(chuàng)建新的編程技巧能使你的應(yīng)用更有效率。

竅門六：交叉編譯你的應(yīng)用

開發(fā)者有時(shí)會(huì)忘記計(jì)算機(jī)其實(shí)并不理解用來創(chuàng)建現(xiàn)代應(yīng)用程序的編程語言。計(jì)算機(jī)理解的是機(jī)器語言。為了運(yùn)行你的應(yīng)用，你借助一個(gè)應(yīng)用將你所編的人類可讀的代碼轉(zhuǎn)換成機(jī)器可讀的代碼。有時(shí)，你用一種諸如Python這樣的語言編寫應(yīng)用，再以C++這樣的語言運(yùn)行你的應(yīng)用，這在運(yùn)行的角度來說，是可行的。關(guān)鍵在于，你想你的應(yīng)用完成什么事情，而你的主機(jī)系統(tǒng)能提供什么樣的資源。

以上就是本文為大家展示的六個(gè)可以提升Python運(yùn)行效率的小竅門，嘗試這些竅門，需要結(jié)合自身的代碼情況，選擇出最適合的方式，才能更好地解決問題，畢竟版本以及平臺(tái)的差異還是有所影響的想知道更多Python小技巧嗎？敬請(qǐng)關(guān)注睿江云計(jì)算！