五個(gè)提升 Python 速度的優(yōu)化技巧
在這篇文章中，我將分解一些我見(jiàn)過(guò)的（甚至自己也犯過(guò)）最常見(jiàn)的影響性能的錯(cuò)誤。最重要的是，我們不僅僅討論不該做什么——我會(huì)給你提供可行的修復(fù)方法和代碼示例，讓你的腳本變成精簡(jiǎn)、高效的Python機(jī)器。
錯(cuò)誤 #1：像1999那樣循環(huán)
我和其他開(kāi)發(fā)者一樣，對(duì)精心制作的for循環(huán)有著強(qiáng)烈的喜愛(ài)。它們構(gòu)成了我們工作的很大一部分基礎(chǔ)。然而，當(dāng)討論純粹的速度時(shí)，特別是處理大型數(shù)據(jù)集時(shí)，那些可靠的循環(huán)開(kāi)始顯得更像是負(fù)擔(dān)而不是助力。
示例：讓我們加一些數(shù)字
想象你需要計(jì)算一個(gè)巨大數(shù)字列表的平方和。以下是循環(huán)的方式：
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, ... , 10000] # A big list
total = 0
for number in numbers:
squared = number * number
total += squared看起來(lái)無(wú)害，對(duì)吧？但在幕后，Python為每個(gè)元素進(jìn)行了大量的單獨(dú)計(jì)算。
修復(fù)方法：NumPy來(lái)拯救！
這就是NumPy像超級(jí)英雄一樣出現(xiàn)的地方。它全是關(guān)于矢量化——一次性對(duì)整個(gè)數(shù)組執(zhí)行操作。讓我們重寫那個(gè)示例：
import numpy as np
numbers = np.array([1, 2, 3, 4, 5, ... , 10000])
squared = numbers * numbers # Vectorized squaring!
total = squared.sum()NumPy不是逐個(gè)處理元素，而是一次性處理整個(gè)計(jì)算。
額外提示：易于理解的折中方案
列表推導(dǎo)式：
total = sum(number * number for number in numbers)它們通常比傳統(tǒng)循環(huán)更快，但在激烈的數(shù)值計(jì)算中可能無(wú)法與NumPy的強(qiáng)大力量相媲美。
錯(cuò)誤 #2：使用錯(cuò)誤的工具
想象一下，只用錘子建造房子。當(dāng)然，你可以完成它，但會(huì)是混亂的。同樣，對(duì)于Python——完全依賴列表來(lái)完成所有任務(wù)，就像被綁著一只手編程一樣。
示例：我的電話號(hào)碼在哪里？
假設(shè)你有這樣一個(gè)聯(lián)系人列表：
contacts = [
{"name": "Alice", "phone": "123-4567"},
{"name": "Bob", "phone": "789-0123"},
# ... more contacts
]找到Bob的號(hào)碼意味著掃描整個(gè)列表，可能需要檢查每個(gè)聯(lián)系人。
修復(fù)方法：擁有超能力的數(shù)據(jù)處理結(jié)構(gòu)
字典：你的快速查找伙伴如果你按鍵（比如“名字”）搜索，字典是你的救星。
contacts_dict = {
"Alice": "123-4567",
"Bob": "789-0123",
# ... more contacts
}
bobs_number = contacts_dict["Bob"] # Instant access!集合：強(qiáng)制唯一性需要跟蹤唯一的網(wǎng)站訪問(wèn)者嗎？集合會(huì)自動(dòng)丟棄重復(fù)項(xiàng)。
unique_visitors = set()
unique_visitors.add("192.168.1.100")
unique_visitors.add("124.58.23.5")
unique_visitors.add("192.168.1.100") # No duplicate added了解你的工具箱Python給你提供了更多：有序字典、雙端隊(duì)列等。知道何時(shí)使用它們是好腳本和優(yōu)秀腳本的區(qū)別。
錯(cuò)誤 #3：在黑暗中優(yōu)化
你熟悉那種感覺(jué)，當(dāng)你確信你的代碼很慢，但對(duì)原因一無(wú)所知。這就像試圖在沒(méi)有手電筒的情況下修補(bǔ)滴水的天花板。令人沮喪！這就是分析器的用武之地。
示例：意外的罪魁禍?zhǔn)?/strong>
假設(shè)你有一個(gè)復(fù)雜的函數(shù)來(lái)計(jì)算斐波那契數(shù)。你投入了靈魂來(lái)完善數(shù)學(xué)，但它仍然很慢。結(jié)果，瓶頸可能是一些狡猾的東西，比如你如何將結(jié)果記錄到文件中。
修復(fù)方法：cProfile來(lái)拯救！
Python內(nèi)置的cProfile模塊是你的性能偵探。以下是如何使用它：
import cProfile
def my_function():
# Your code to be profiled
cProfile.run('my_function()')這會(huì)產(chǎn)生大量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。需要關(guān)注的關(guān)鍵事項(xiàng)：
- ncalls：函數(shù)被調(diào)用了多少次。
- tottime：在函數(shù)中花費(fèi)的總時(shí)間。
- cumtime：像tottime一樣，但包括在其中調(diào)用的所有函數(shù)所花費(fèi)的時(shí)間。
篩選線索這些數(shù)字將指出你真正的瓶頸，幫助你將優(yōu)化工作集中在它們將產(chǎn)生最大影響的地方。
錯(cuò)誤 #4：DIY陷阱
從頭開(kāi)始構(gòu)建一切的沖動(dòng)很強(qiáng)。我懂！但有時(shí)，重新發(fā)明輪子就像決定步行穿越國(guó)家而不是乘坐飛機(jī)。Python有你的背，有非常優(yōu)化的內(nèi)置函數(shù)。
示例：讓我們排序
需要對(duì)數(shù)字列表進(jìn)行排序嗎？你可以編寫你的冒泡排序?qū)崿F(xiàn)……或者你可以使用Python的sorted()：
my_list = [5, 3, 1, 4, 2]
# The long way (probably pretty slow)
def my_bubble_sort(list):
# ... your sorting code here
# The Pythonic way
sorted_list = sorted(my_list)很有可能，你自己的排序算法甚至無(wú)法接近內(nèi)置的效率。
修復(fù)方法：探索寶庫(kù)
Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)是開(kāi)發(fā)者的最好朋友。了解這些強(qiáng)大的工具：
- itertools：通過(guò)迭代器（想想高級(jí)循環(huán)以提高效率）增強(qiáng)你的工作
- heapq：用于管理堆（優(yōu)先隊(duì)列有人嗎？）
- bisect：保持排序列表的順序，速度極快。
記?。夯〞r(shí)間學(xué)習(xí)內(nèi)置函數(shù)是后來(lái)優(yōu)化節(jié)省的時(shí)間。
錯(cuò)誤 #5：與硬盤聊天太多
將你的計(jì)算機(jī)內(nèi)存（RAM）視為你的超快速工作區(qū)，將你的硬盤視為城市的存儲(chǔ)倉(cāng)庫(kù)。每次你訪問(wèn)或修改文件，就像派遣信使來(lái)回奔波。太多的行程，你的代碼開(kāi)始感受到等待。
示例：逐行減速
假設(shè)你正在處理一個(gè)龐大的日志文件：
with open("huge_log.txt", "r") as file:
for line in file:
# Process each line slowly每讀取一行意味著從你的硬盤單獨(dú)獲取。
修復(fù)方法：更聰明地工作，而不是更努力
一次讀取全部（如果合適）：對(duì)于較小的文件，有時(shí)將整個(gè)內(nèi)容吸入內(nèi)存是最快的：
with open("huge_log.txt", "r") as file:
contents = file.read()
# Process contents in memory緩沖來(lái)拯救：當(dāng)你需要細(xì)粒度控制時(shí)，緩沖可以拯救：
with open("huge_log.txt", "r") as file:
while True:
chunk = file.read(4096) # Read in chunks
if not chunk:
break
# Process the chunk以塊而不是字節(jié)思考最小化那些去“倉(cāng)庫(kù)”的行程會(huì)產(chǎn)生巨大的差異。
