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很实用的Python运行提速方法

今天总结三个提升Python运行速度的方法,只从代码本身考虑,提升运行速度并不会从编写C 扩展的代码、基于JIT的编译器技术考虑。

关于代码执行效率的第一个方法是减少频繁的方法访问,尤其是在多层循环内层、且循环次数较多的操作,差距尤为明显。

# 真是模块内全局变量
import math
def compute_sqrt(nums):
result = []
for n in nums: # 假如nums长度很大
# 1. math.sqrt 会被频繁访问
# 2. result.append 也会被频繁访问
result.append(math.sqrt(n))
return result

看到在for循环里面,涉及2个频繁的访问:
math.sqrt 会被频繁访问
result.append 也会被频繁访问
因此第一步做如下更改:直接导入sqrt,而不是导入整个模块后再去引用sqrt

# 直接导入sqrt,而不是导入整个模块后再去引用sqrt
from math import sqrt
def compute_sqrt(nums):
result = []
for n in nums: # 假如nums长度很大
# 1. math.sqrt 会被频繁访问
# 2. result.append 也会被频繁访问
result.append(sqrt(n))
return result

然后再修改result.append,不用频繁访问append,使用标签apd指向它就行了:

# 直接导入sqrt,而不是导入整个模块后再去引用sqrt
from math import sqrt
def compute_sqrt(nums):
result = []
apd = result.append
for n in nums: # 假如nums长度很大
# 1. math.sqrt 会被频繁访问
# 2. result.append 也会被频繁访问
apd(sqrt(n))
return result

第二个方法:查找局部变量的效率是最高的!!!对于频繁访问的变量应尽可能是局部变量,消除不必要的全局变量访问。所以对于上面代码,sqrt还是模块级别的全局变量,所以修改为:

def compute_sqrt(nums):
# 调整sqrt为局部变量
from math import sqrt
result = []
apd = result.append
for n in nums: # 假如nums长度很大
# 1. math.sqrt 会被频繁访问
# 2. result.append 也会被频繁访问
apd(sqrt(n))
return result

第三个方法:不要做一些不必要的属性包装。比如@property必要时再用,能不用时就别用。如下对于属性y做@property装饰没有任何意义!只有在y有特定取值,比如只能取大于0的非负实数时再用此装饰才有意义。

class A:
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y
@property
def y(self):
return self._y
@y.setter
def y(self, value):
self._y = value

因此修改为下面这样,删去多余的@property包装

class A:
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y

以上就是Python代码提速的3条基本但却容易被忽略的有价值方法,希望对你有用。

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