怎么操作能使Python代码运行起来速度飞快?

怎么操作能使Python代码运行起来速度飞快?

【51CTO.com快译】 Python是开发人员当中流行的编程语言之一。它应用广泛,无论是Web开发还是机器学习。Python大受欢迎的原因有很多,比如社区支持、出色的库、广泛用于机器学习和大数据以及简单的语法。

尽管有这么多优点,Python还是有一个缺点:速度慢。作为一种解释性语言,Python的速度不如其他编程语言。不过,我们可以用几个技巧来克服这个问题。

本文将分享几个Python技巧,我们可以用来使Python代码运行得比平时更快。

1. 合适的算法和数据结构

每个数据结构对运行时间都有显著影响。Python有很多内置的数据结构,比如列表、元组、集和字典等。大多数人在所有情况下都使用列表数据结构。

在Python中,集和字典拥有O(1)查询性能,因为它们使用哈希表。在以下情况下,您可以使用集和字典而不是列表:

  • 您在集合中没有重复项。
  • 您需要在集合中重复搜索项。
  • 集合含有大量项。

您可以在这里看到Python中不同数据结构的时间复杂度:https://wiki.python.org/moin/TimeComplexity。

该页记录了目前CPython中各种操作的时间复杂度(又名“Big O”或“Big Oh”)。

2. 使用内置函数和库

Python的内置函数是加速代码的最佳方式之一。您必须在需要时使用内置的Python函数。这些内置函数经过了充分测试和优化。

这些内置函数之所以很快,是由于Python的内置函数(比如min、max、all和map等)都是用C语言实现的。

您应该使用这些内置函数,而不是手动编写有助于更快执行代码的函数。

例子:

newlist = [] 
for word in wordlist: 
    newlist.append(word.upper()) 

编写该代码的一种更好的方式是:

newlist = map(str.upper, wordlist) 

这里我们使用内置的map函数,它是用C编写的。因此,它比使用循环要快得多。

3. 使用多个赋值

如果您想为多个变量赋值,不要逐行赋值。Python有一种优雅且更好的方式为多个变量赋值。

例子:

firstName = "John" 
lastName = "Henry" 
city = "Manchester" 

为这些变量赋值的一种更好的方式如下:

firstName, lastName, city = "John", "Henry", "Manchester" 

变量的这种赋值比上一种赋值简洁且优雅得多。

4. 偏爱列表推导而非循环

列表推导是一种优雅且更好的方式,只需一行代码即可基于现有列表的元素创建新列表。

与定义一个空列表并为该空列表添加元素相比,列表推导是一种更具Python特色的创建新列表的方式。

列表推导的另一个优点是,它比使用append方法为Python 列表添加元素更快。

例子:

newlist = [] 
for i in range(1, 100): 
    if i % 2 == 0: 
        newlist.append(i**2) 

使用列表推导的一种更好的方式:

newlist = [i**2 for i in range(1, 100) if i%2==0] 

如果使用列表推导,代码看起来更简洁。

5. 适当的导入

您应该避免导入不必要的模块和库,除非需要它们。可以指定模块名称而不是导入完整的库。

导入不必要的库会导致代码性能下降。

例子:

假设您需要求一个数的平方根。别用这个:

import math 
value = math.sqrt(50) 

而是用这个:

from math import sqrt 
value = sqrt(50) 

6. 字符串连接

在Python中,我们使用“+”运算符连接字符串。但是在Python中连接字符串的另一种方式是使用join方法。

join方法是一种更具Python特色的连接字符串的方式,它也比使用“+”运算符连接字符串更快。

join() 方法更快的原因是,“+”运算符创建一个新字符串,然后在每一步复制旧字符串,而join() 方法不是这么工作的。

例子:

output = "Programming" + "is" + "fun 

使用join方法:

output = " ".join(["Programming" , "is", "fun"]) 

这两种方法的输出一样。唯一的区别是,join()方法比“+”运算符快。

结束语

这就是本文的全部内容。本文讨论了可用于加快代码运行速度的几个技巧。这些技巧尤其适用于争分夺秒的竞赛型编程。

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