讓Python程序變慢的壞習(xí)慣有哪些

這篇文章主要講解了“讓Python程序變慢的壞習(xí)慣有哪些”，文中的講解內(nèi)容簡單清晰，易于學(xué)習(xí)與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學(xué)習(xí)“讓Python程序變慢的壞習(xí)慣有哪些”吧！

1.不要導(dǎo)入根模塊

在使用 Python 時(shí)，我們無法避免的一件事是導(dǎo)入模塊，無論是內(nèi)置模塊還是第三方模塊。有時(shí)，我們可能只需要該模塊中的一個(gè)或幾個(gè)函數(shù)或?qū)ο?。在這種情況下，我們應(yīng)該嘗試只導(dǎo)入我們需要的函數(shù)或?qū)ο?，而不是?dǎo)入根模塊。

這是一個(gè)簡單的例子。假設(shè)我們需要計(jì)算程序中某些數(shù)字的平方根。

較慢的示例

在不好的例子中，我們導(dǎo)入了 math 模塊，并使用 math.sqrt() 來訪問該函數(shù)。當(dāng)然，它沒有任何問題，但如果我們可以導(dǎo)入 sqrt() 函數(shù)，性能會更好。

更快的例子

2.避免使用點(diǎn)/點(diǎn)鏈

使用 dot 非常直觀。在 Python 中訪問對象的屬性或函數(shù)。大多數(shù)時(shí)候，沒有問題。但是，如果我們可以避免使用點(diǎn)甚至鏈接點(diǎn)，性能實(shí)際上會更好。

下面的示例顯示將數(shù)字附加到列表中，然后將其刪除。

較慢的示例

更快的例子

如果你不相信這實(shí)際上做同樣的事情，我們可以驗(yàn)證它。

我可以預(yù)料到許多 Python 開發(fā)人員會跳出來說這個(gè)例子中的技術(shù)有點(diǎn)荒謬。事實(shí)上，即使是我自己，我也很少像上面那樣寫代碼。然而，很高興知道我們可以這樣編程，甚至可以讓它更快。

如果我們想附加到一個(gè)列表并從中刪除數(shù)百萬次的項(xiàng)目，我們可能應(yīng)該考慮使用這個(gè)技巧。這就是為什么我們需要平衡代碼的性能和可讀性。

3.不要使用 + 連接字符串

字符串在 Python 中是不可變的。因此，當(dāng)我們使用"+"將多個(gè)字符串連接成一個(gè)長字符串時(shí)，每個(gè)子字符串都是單獨(dú)操作的。

較慢的示例

具體來說，對于每個(gè)子字符串，它需要請求一個(gè)內(nèi)存地址，然后將它與該內(nèi)存地址中的原始字符串連接起來,這成為一種開銷。

更快的例子

但是，當(dāng)我們使用 join() 函數(shù)時(shí)，該函數(shù)事先知道所有子字符串，并且內(nèi)存地址分配的長度適合最終連接的字符串。因此，沒有為每個(gè)子串分配內(nèi)存的開銷。

強(qiáng)烈建議盡可能使用 join() 函數(shù)。但是，有時(shí)我們可能只想連接兩個(gè)字符串。或者，只是為了方便起見，我們想使用“+”。在這些情況下，使用“+”號會帶來更好的可讀性和更少的代碼長度。

4.不要使用臨時(shí)變量進(jìn)行價(jià)值交換

許多算法需要兩個(gè)變量的值交換。在大多數(shù)其他編程語言中，這通常是通過引入一個(gè)臨時(shí)變量來完成的，如下所示。

較慢的示例

更快的例子

但是，在 Python 中，我們不必使用 temp 變量。Python 具有內(nèi)置語法來實(shí)現(xiàn)此值交換，如下所示。

5.使用 If-Condition 短路

"短路"評估存在于許多編程語言中，Python 也是如此?；旧?，它指的是某些布爾運(yùn)算符的行為，其中僅當(dāng)?shù)谝粋€(gè)參數(shù)不足以確定整個(gè)表達(dá)式的值時(shí)才執(zhí)行或評估第二個(gè)參數(shù)。

讓我們在一個(gè)例子中演示這一點(diǎn)。假設(shè)我們有一個(gè)列表如下。

my_dict = [
{
'name': 'Alice',
'age': 28
},
{
'name': 'Bob',
'age': 23
},
{
'name': 'Chris',
'age': 33
},
{
'name': 'Chelsea',
'age': 2
},
{
'name': 'Carol',
'age': 24
}
]

我們的工作是對列表進(jìn)行過濾，找出所有名字以"C"開頭，年齡大于等于30歲的人。

較慢的示例

有兩個(gè)條件都需要同時(shí)滿足：

• 名稱以"C"開頭

• 年齡≥30 因此，我們可以編寫如下代碼。

更快的例子

前面例子中的代碼沒有任何問題。但是，在這個(gè)特殊的虛構(gòu)示例中，只有"Chris"的年齡在 30 歲以上。

如果我們先寫出檢查名字的條件，那么滿足三個(gè)名字(Chris、Chelsea 和 Carol)。然后，將針對所有這 3 個(gè)人再次檢查有關(guān)年齡的第二個(gè)條件。

但是，因?yàn)槎搪吩u估，如果我們先寫年齡條件，只有 Chris 的年齡在30歲以上，并且會再次檢查他的名字是否以"C"開頭。

在這種情況下，它幾乎快了100%。

6.如果可以使用For循環(huán)就不要使用While循環(huán)

Python 使用了很多 C 來提高性能，即 CPython。在循環(huán)語句方面，Python 中的 For-Loop 具有相對較少的步驟，其中更多的步驟作為 C 代碼運(yùn)行，而不是 While-Loop。

因此，當(dāng)我們可以在 Python 中使用 For-Loop 時(shí)，我們不應(yīng)該使用 while 循環(huán)。這不僅是因?yàn)?For-Loop 在 Python 中更優(yōu)雅，而且性能更好。

較慢的示例

更快的例子

感謝各位的閱讀，以上就是“讓Python程序變慢的壞習(xí)慣有哪些”的內(nèi)容了，經(jīng)過本文的學(xué)習(xí)后，相信大家對讓Python程序變慢的壞習(xí)慣有哪些這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實(shí)踐驗(yàn)證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關(guān)知識點(diǎn)的文章，歡迎關(guān)注！