Der Schlüssel zur Optimierung der Python-Code-Leistung besteht darin, unn?tige Schleifen zu vermeiden, geeignete Datenstrukturen zu verwenden, integrierte Funktionen und Bibliotheken von Drittanbietern zu verwenden und Cache vernünftigerweise und faule Bewertung zu verwenden. 1. Verwenden Sie das Listenverst?ndnis, map () oder iTertools anstelle von expliziten Schleifen und durchqueren direkt Elemente anstelle von Indizes. 2. W?hlen Sie effiziente Datenstrukturen wie Set, Dict oder Collection.deque gem?? der Szene, z. 3.. Verwenden Sie integrierte Funktionen wie sum (), sortiert (), str. join () usw. und verwenden Sie Numpy und Pandas, um Big Data zu verarbeiten; 4. Verwenden Sie @lru_cache, um die wiederholten Aufrufe zu speichern, und kombinieren Sie ihn mit dem Generator, um eine faule Bewertung zu erhalten, um Speicher zu speichern. Die Positionierung von Engp?ssen und gezielte Optimierungen durch Zeitleiter und CProfile kann die Programmeffizienz erheblich verbessern.

Beim Schreiben von Python -Code ist es gut, Klarheit und Lesbarkeit zu verfolgen. Sobald das Projekt gr??er wird oder die Leistungsanforderungen verbessert sind, muss die Optimierung berücksichtigt werden. In der Tat bedeutet Optimierung nicht unbedingt das gesamte Programm umzuschreiben. In vielen F?llen kann nur ein paar wichtige Punkte beachtet werden, um erhebliche Verbesserungen zu erzielen.

1. Vermeiden Sie unn?tige Zyklen

Viele Leistungsengp?sse in Python stammen aus verschachtelten Schleifen oder wiederholten Berechnungen in Schleifen . Zum Beispiel die folgende Schreibmethode:

 Ergebnis = []
für i im Bereich (Len (Daten)):
    result.append (Daten [i] .strip ())

Es kann durch effizientere Weise ersetzt werden:

 result = [item.strip () für Element in Daten]

Das Listenverst?ndnis ist nicht nur pr?zise, ??sondern hat auch eine viel schnellere Ausführungsgeschwindigkeit als gew?hnliche Zyklen. Es w?re sogar noch besser, wenn map() oder itertools auch verwendet werden k?nnen, um explizite Schleifen zu vermeiden.

Seien Sie auch vorsichtig, wenn Sie so schreiben:

 für i im Bereich (Len (Daten)):
    do_Something (Daten [i])

Die direkte Durchführung von Elementen wird effizienter und klarer sein:

 Für Artikel in Daten:
    DO_SOMET (Item)

2. Verwenden Sie die entsprechende Datenstruktur

Python verfügt über viele integrierte Datenstrukturen, und die Auswahl des Rechten kann viel Zeit sparen. Zum Beispiel:

• H?ufige Suchvorg?nge? Verwenden Sie set anstelle von list
• Müssen Sie oft Werte basieren, die auf Tasten basieren? Priorit?t zu verwenden dict
• Ben?tigen Sie Warteschlangenverhalten? Verwenden Sie keine Liste, um pop(0) selbst zu simulieren, verwenden Sie stattdessen collections.deque

Zum Beispiel: Um festzustellen, ob sich ein Element in einem Satz befindet, ist die Zeitkomplexit?t von set O (1) und list O (n). Wenn Sie eine gro?e Liste haben, die oft nachgeschlagen werden muss, ist es viel schneller, sie in eine Sammlung umzuwandeln.

 # Wenn x in my_list: ...

# Empfohlen (vorausgesetzt, der Inhalt von my_list bleibt unver?ndert)
my_set = set (my_list)
Wenn x in my_set: ...

3.. Verwenden Sie integrierte Funktionen und Bibliotheken von Drittanbietern

Die integrierten Funktionen von Python sind alle in C implementiert und sind sehr effizient. Zum Beispiel:

• sum() ist schneller als manuelle Schreibschleifsumme
• Der effiziente Timsort -Algorithmus wird intern verwendet sorted()
• str.join() ist die bevorzugte Methode für Stapelsplei?zeichenfolgen

Darüber hinaus schreiben einige Aufgaben nur langsam in reiner Python und Sie k?nnen Bibliotheken wie Numpy oder Pandas verwenden. Sie sind in C implementiert und ihre Leistungsvorteile sind bei der Verarbeitung gro?er Datenmengen sehr offensichtlich.

Berechnen Sie beispielsweise das Punktprodukt von zwei Arrays:

 # PURE PYTHON WAY DOT = sum (a [i] * b [i] für i im Bereich (Len (a)))

# Numpy Import Numpy als NP
dot = np.dot (np_a, np_b)

Letztere sind normalerweise Dutzende oder sogar hunderte Male schneller.

4. Verwenden Sie Cache vernünftig und faule Bewertung

Manchmal wird die gleiche Funktion wiederholt aufgerufen, und die Parameter sind gleich, aber es ist ein Abfall, sie jedes Mal erneut zu berechnen. Das Ergebnis kann mit einem Dekorateur wie @lru_cache zwischengespeichert werden:

 Aus Functools importieren Sie LRU_Cache

@lru_cache (maxsize = keine)
Def Fib (n):
    Wenn n <2:
        Rückkehr n
    Return FIB (N-1) FIB (N-2)

Dies ist besonders effektiv für rekursive Funktionen. Beachten Sie jedoch, dass dieser Dekorateur nur für unver?nderliche Parameter (wie Ganzzahlen, Zeichenfolgen, Tupel) geeignet ist.

Darüber hinaus k?nnen Generatoren und faule Bewertung auch Speicher sparen und das Start beschleunigen. Verwenden Sie beispielsweise (x**2 for x in data) anstelle von [x**2 for x in data] , insbesondere wenn das Datenvolumen gro? ist und keine einmalige Belastung erfordert.

Grunds?tzlich ist das. Die Optimierung von Python -Code muss von Anfang bis Ende nicht neu geschrieben werden. Der Schlüssel ist, den Engpass zu finden und dann die ineffizienten Teile auf gezielte Weise zu ersetzen. In Bezug auf die Werkzeuge k?nnen Sie timeit verwenden, um kleine Codestücke zu testen und cProfile zu verwenden, um die gesamte zeitaufw?ndige Analyse zu analysieren. Daher ist es einfacher, die richtige Richtung zu finden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo optimieren Sie die Python -Code -Leistung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!