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2019年03月14日 编程语言 ⁄ 共 13344字 ⁄ 字号 评论关闭

Python 代码优化常见技巧

O(1) -> O(lg n) -> O(n lg n) -> O(n^2) -> O(n^3) -> O(n^k) -> O(k^n) -> O(n!)

• 字典 (dictionary) 与列表 (list)

Python 字典中使用了 hash table，因此查找操作的复杂度为 O(1)，而 list 实际是个数组，在 list 中，查找需要遍历整个 list，其复杂度为 O(n)，因此对成员的查找访问等操作字典要比 list 更快。

 ``` from time import time t = time() list = ['a','b','is','python','jason','hello','hill','with','phone','test', 'dfdf','apple','pddf','ind','basic','none','baecr','var','bana','dd','wrd'] #list = dict.fromkeys(list,True) print list filter = [] for i in range (1000000): for find in ['is','hat','new','list','old','.']: if find not in list: filter.append(find) print "total run time:" print time()-t ```

• 集合 (set) 与列表 (list)

set 的 union， intersection，difference 操作要比 list 的迭代要快。因此如果涉及到求 list 交集，并集或者差的问题可以转换为 set 来操作。

 ``` from time import time t = time() lista=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,13,34,53,42,44] listb=[2,4,6,9,23] intersection=[] for i in range (1000000): for a in lista: for b in listb: if a == b: intersection.append(a) print "total run time:" print time()-t ```

 ``` total run time: 38.4070000648 ```
 ``` from time import time t = time() lista=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,13,34,53,42,44] listb=[2,4,6,9,23] intersection=[] for i in range (1000000): list(set(lista)&set(listb)) print "total run time:" print time()-t ```

set(list1) | set(list2) union 包含 list1 和 list2 所有数据的新集合
set(list1) & set(list2) intersection 包含 list1 和 list2 中共同元素的新集合
set(list1) - set(list2) difference 在 list1 中出现但不在 list2 中出现的元素的集合

 ``` from time import time t = time() lista = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] listb =[0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,0.01] for i in range (1000000): for a in range(len(lista)): for b in range(len(listb)): x=lista[a]+listb[b] print "total run time:" print time()-t ```

 ``` from time import time t = time() lista = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] listb =[0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,0.01] len1=len(lista) len2=len(listb) for i in xrange (1000000): for a in xrange(len1): temp=lista[a] for b in xrange(len2): x=temp+listb[b] print "total run time:" print time()-t ```

python 中条件表达式是 lazy evaluation 的，也就是说如果存在条件表达式 if x and y，在 x 为 false 的情况下 y 表达式的值将不再计算。因此可以利用该特性在一定程度上提高程序效率。

 ``` from time import time t = time() abbreviations = ['cf.', 'e.g.', 'ex.', 'etc.', 'fig.', 'i.e.', 'Mr.', 'vs.'] for i in range (1000000): for w in ('Mr.', 'Hat', 'is', 'chasing', 'the', 'black', 'cat', '.'): if w in abbreviations: #if w[-1] == '.' and w in abbreviations: pass print "total run time:" print time()-t ```

python 中的字符串对象是不可改变的，因此对任何字符串的操作如拼接，修改等都将产生一个新的字符串对象，而不是基于原字符串，因此这种持续的 copy 会在一定程度上影响 python 的性能。对字符串的优化也是改善性能的一个重要的方面，特别是在处理文本较多的情况下。字符串的优化主要集中在以下几个方面：

1. 在字符串连接的使用尽量使用 join() 而不是 +：在代码清单 7 中使用 + 进行字符串连接大概需要 0.125 s，而使用 join 缩短为 0.016s。因此在字符的操作上 join 比 + 要快，因此要尽量使用 join 而不是 +。
 ``` from time import time t = time() s = "" list = ['a','b','b','d','e','f','g','h','i','j','k','l','m','n'] for i in range (10000): for substr in list: s+= substr print "total run time:" print time()-t ```

 ``` s = "" for x in list: s += func(x) ```

 ``` slist = [func(elt) for elt in somelist] s = "".join(slist) ```

1. 当对字符串可以使用正则表达式或者内置函数来处理的时候，选择内置函数。如 str.isalpha()，str.isdigit()，str.startswith(('x', 'yz'))，str.endswith(('x', 'yz'))
2. 对字符进行格式化比直接串联读取要快，因此要使用
 ``` out = "%s%s%s%s" % (head, prologue, query, tail) ```

 ``` out = "" + head + prologue + query + tail + "" ```

 ``` from time import time t = time() list = ['a','b','is','python','jason','hello','hill','with','phone','test', 'dfdf','apple','pddf','ind','basic','none','baecr','var','bana','dd','wrd'] total=[] for i in range (1000000): for w in list: total.append(w) print "total run time:" print time()-t ```

 ``` for i in range (1000000): a = [w for w in list] ```

1. 如果需要交换两个变量的值使用 a,b=b,a 而不是借助中间变量 t=a;a=b;b=t；
 ``` >>> from timeit import Timer >>> Timer("t=a;a=b;b=t","a=1;b=2").timeit() 0.25154118749729365 >>> Timer("a,b=b,a","a=1;b=2").timeit() 0.17156677734181258 >>> ```

1. 在循环的时候使用 xrange 而不是 range；使用 xrange 可以节省大量的系统内存，因为 xrange() 在序列中每次调用只产生一个整数元素。而 range() 將直接返回完整的元素列表，用于循环时会有不必要的开销。在 python3 中 xrange 不再存在，里面 range 提供一个可以遍历任意长度的范围的 iterator。
2. 使用局部变量，避免"global" 关键字。python 访问局部变量会比全局变量要快得多，因 此可以利用这一特性提升性能。
3. if done is not None 比语句 if done != None 更快，读者可以自行验证；
4. 在耗时较多的循环中，可以把函数的调用改为内联的方式；
5. 使用级联比较 "x < y < z" 而不是 "x < y and y < z"；
6. while 1 要比 while True 更快（当然后者的可读性更好）；
7. build in 函数通常较快，add(a,b) 要优于 a+b。

profile 的使用非常简单，只需要在使用之前进行 import 即可。具体实例如下：

 ``` import profile def profileTest(): Total =1; for i in range(10): Total=Total*(i+1) print Total return Total if __name__ == "__main__": profile.run("profileTest()") ```

• ncalls：表示函数调用的次数；
• tottime：表示指定函数的总的运行时间，除掉函数中调用子函数的运行时间；
• percall：（第一个 percall）等于 tottime/ncalls；
• cumtime：表示该函数及其所有子函数的调用运行的时间，即函数开始调用到返回的时间；
• percall：（第二个 percall）即函数运行一次的平均时间，等于 cumtime/ncalls；
• filename:lineno(function)：每个函数调用的具体信息；

 ``` import pstats p = pstats.Stats('testprof') p.sort_stats("name").print_stats() ```

Python 性能优化工具

Python 性能优化除了改进算法，选用合适的数据结构之外，还有几种关键的技术，比如将关键 python 代码部分重写成 C 扩展模块，或者选用在性能上更为优化的解释器等，这些在本文中统称为优化工具。python 有很多自带的优化工具，如 Psyco，Pypy，Cython，Pyrex 等，这些优化工具各有千秋，本节选择几种进行介绍。

Psyco

psyco 是一个 just-in-time 的编译器，它能够在不改变源代码的情况下提高一定的性能，Psyco 将操作编译成有点优化的机器码，其操作分成三个不同的级别，有"运行时"、"编译时"和"虚拟时"变量。并根据需要提高和降低变量的级别。运行时变量只是常规 Python 解释器处理的原始字节码和对象结构。一旦 Psyco 将操作编译成机器码，那么编译时变量就会在机器寄存器和可直接访问的内存位置中表示。同时 python 能高速缓存已编译的机器码以备今后重用，这样能节省一点时间。但 Psyco 也有其缺点，其本身运行所占内存较大。目前
psyco 已经不在 python2.7 中支持，而且不再提供维护和更新了，对其感兴趣的可以参考

http://psyco.sourceforge.net/

Pypy

PyPy 表示 "用 Python 实现的 Python"，但实际上它是使用一个称为 RPython 的 Python 子集实现的，能够将 Python 代码转成 C， .NET， Java 等语言和平台的代码。PyPy 集成了一种即时 (JIT) 编译器。和许多编译器，解释器不同，它不关心 Python 代码的词法分析和语法树。 因为它是用 Python 语言写的，所以它直接利用 Python 语言的 Code Object.。 Code Object 是 Python 字节码的表示，也就是说， PyPy

，然后解压到相关的目录，并将解压后的路径添加到环境变量 path 中即可。在命令行运行 pypy，如果出现如下错误："没有找到 MSVCR100.dll, 因此这个应用程序未能启动，重新安装应用程序可能会修复此问题"，则还需要在微软的官网上下载 VS 2010 runtime libraries 解决该问题。具体地址为

 ``` C:\Documents and Settings\Administrator>pypy Python 2.7.2 (0e28b379d8b3, Feb 09 2012, 18:31:47) [PyPy 1.8.0 with MSC v.1500 32 bit] on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. And now for something completely different: ``PyPy is vast, and contains multitudes'' >>>> ```

 ``` C:\Documents and Settings\Administrator\ 桌面 \doc\python>pypy loop.py total run time: 8.42199993134 C:\Documents and Settings\Administrator\ 桌面 \doc\python>python loop.py total run time: 106.391000032 ```

Cython

Cython 是用 python 实现的一种语言，可以用来写 python 扩展，用它写出来的库都可以通过 import 来载入，性能上比 python 的快。cython 里可以载入 python 扩展 ( 比如 import math)，也可以载入 c 的库的头文件 ( 比如 :cdef extern from "math.h")，另外也可以用它来写 python 代码。将关键部分重写成 C 扩展模块

Linux Cpython 的安装：

 ``` [root@v5254085f259 cpython]# wget -N http://cython.org/release/Cython-0.15.1.zip --2012-04-16 22:08:35-- http://cython.org/release/Cython-0.15.1.zip Resolving cython.org... 128.208.160.197 Connecting to cython.org|128.208.160.197|:80... connected. HTTP request sent, awaiting response... 200 OK Length: 2200299 (2.1M) [application/zip] Saving to: `Cython-0.15.1.zip' 100%[======================================>] 2,200,299 1.96M/s in 1.1s 2012-04-16 22:08:37 (1.96 MB/s) - `Cython-0.15.1.zip' saved [2200299/2200299] ```

 ``` [root@v5254085f259 cpython]# unzip -o Cython-0.15.1.zip ```

 ``` python setup.py install ```

 ``` [root@v5254085f259 Cython-0.15.1]# cython Cython (http://cython.org) is a compiler for code written in the Cython language. Cython is based on Pyrex by Greg Ewing. Usage: cython [options] sourcefile.{pyx,py} ... Options: -V, --version Display version number of cython compiler -l, --create-listing Write error messages to a listing file -I, --include-dir Search for include files in named directory (multiple include directories are allowed). -o, --output-file Specify name of generated C file -t, --timestamps Only compile newer source files -f, --force Compile all source files (overrides implied -t) -q, --quiet Don't print module names in recursive mode -v, --verbose Be verbose, print file names on multiple compil ation -p, --embed-positions If specified, the positions in Cython files of each function definition is embedded in its docstring. --cleanup Release interned objects on python exit, for memory debugging. Level indicates aggressiveness, default 0 releases nothing. -w, --working Sets the working directory for Cython (the directory modules are searched from) --gdb Output debug information for cygdb -D, --no-docstrings Strip docstrings from the compiled module. -a, --annotate Produce a colorized HTML version of the source. --line-directives Produce #line directives pointing to the .pyx source --cplus Output a C++ rather than C file. --embed[=] Generate a main() function that embeds the Python interpreter. -2 Compile based on Python-2 syntax and code seman tics. -3 Compile based on Python-3 syntax and code seman tics. --fast-fail Abort the compilation on the first error --warning-error, -Werror Make all warnings into errors --warning-extra, -Wextra Enable extra warnings -X, --directive = [,

Cython 代码与 python 不同，必须先编译，编译一般需要经过两个阶段，将 pyx 文件编译为 .c 文件，再将 .c 文件编译为 .so 文件。编译有多种方法：

• 通过命令行编译：

 ``` def sum(int a,int b): print a+b [root@v5254085f259 test]# cython sum.pyx [root@v5254085f259 test]# ls total 76 4 drwxr-xr-x 2 root root 4096 Apr 17 02:45 . 4 drwxr-xr-x 4 root root 4096 Apr 16 22:20 .. 4 -rw-r--r-- 1 root root 35 Apr 17 02:45 1 60 -rw-r--r-- 1 root root 55169 Apr 17 02:45 sum.c 4 -rw-r--r-- 1 root root 35 Apr 17 02:45 sum.pyx ```

 ``` [root@v5254085f259 test]# gcc -shared -pthread -fPIC -fwrapv -O2 -Wall -fno-strict-aliasing -I/usr/include/python2.4 -o sum.so sum.c [root@v5254085f259 test]# ls total 96 4 drwxr-xr-x 2 root root 4096 Apr 17 02:47 . 4 drwxr-xr-x 4 root root 4096 Apr 16 22:20 .. 4 -rw-r--r-- 1 root root 35 Apr 17 02:45 1 60 -rw-r--r-- 1 root root 55169 Apr 17 02:45 sum.c 4 -rw-r--r-- 1 root root 35 Apr 17 02:45 sum.pyx 20 -rwxr-xr-x 1 root root 20307 Apr 17 02:47 sum.so ```

• 使用 distutils 编译

 ``` from distutils.core import setup from distutils.extension import Extension from Cython.Distutils import build_ext ext_modules = [Extension("sum", ["sum.pyx"])] setup( name = 'sum app', cmdclass = {'build_ext': build_ext}, ext_modules = ext_modules ) [root@v5254085f259 test]# python setup.py build_ext --inplace running build_ext cythoning sum.pyx to sum.c building 'sum' extension gcc -pthread -fno-strict-aliasing -fPIC -g -O2 -DNDEBUG -g -fwrapv -O3 -Wall -Wstrict-prototypes -fPIC -I/opt/ActivePython-2.7/include/python2.7 -c sum.c -o build/temp.linux-x86_64-2.7/sum.o gcc -pthread -shared build/temp.linux-x86_64-2.7/sum.o -o /root/cpython/test/sum.so ```

 ``` [root@v5254085f259 test]# python ActivePython 2.7.2.5 (ActiveState Software Inc.) based on Python 2.7.2 (default, Jun 24 2011, 11:24:26) [GCC 4.0.2 20051125 (Red Hat 4.0.2-8)] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import pyximport; pyximport.install() >>> import sum >>> sum.sum(1,3) ```

 ``` from time import time def test(int n): cdef int a =0 cdef int i for i in xrange(n): a+= i return a t = time() test(10000000) print "total run time:" print time()-t ```

 ``` [GCC 4.0.2 20051125 (Red Hat 4.0.2-8)] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import pyximport; pyximport.install() >>> import ctest total run time: 0.00714015960693 ```
 ``` from time import time def test(n): a =0; for i in xrange(n): a+= i return a t = time() test(10000000) print "total run time:" print time()-t [root@v5254085f259 test]# python test.py total run time: 0.971596002579 ```

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