时间：2022-07-15 08:34:23 | 栏目：Python代码 | 点击：次
前言：
Python 是一种脚本语言，相比 C/C++ 这样的编译语言，在效率和性能方面存在一些不足。但是，有很多时候，Python 的效率并没有想象中的那么夸张。本文对一些 Python 代码加速运行的技巧进行整理。
代码优化原则：
本文会介绍不少的 Python 代码加速运行的技巧。在深入代码优化细节之前，需要了解一些代码优化基本原则。
第一个基本原则：不要过早优化
很多人一开始写代码就奔着性能优化的目标，“让正确的程序更快要比让快速的程序正确容易得多”。因此，优化的前提是代码能正常工作。过早地进行优化可能会忽视对总体性能指标的把握，在得到全局结果前不要主次颠倒。
第二个基本原则：权衡优化的代价
优化是有代价的，想解决所有性能的问题是几乎不可能的。通常面临的选择是时间换空间或空间换时间。另外，开发代价也需要考虑。
第三个原则：不要优化那些无关紧要的部分
如果对代码的每一部分都去优化，这些修改会使代码难以阅读和理解。如果你的代码运行速度很慢，首先要找到代码运行慢的位置，通常是内部循环，专注于运行慢的地方进行优化。在其他地方，一点时间上的损失没有什么影响。
# 不推荐写法。代码耗时：26.8秒 import math size = 10000 for x in range(size): for y in range(size): z = math.sqrt(x) + math.sqrt(y)
许多程序员刚开始会用 Python 语言写一些简单的脚本，当编写脚本时，通常习惯了直接将其写为全局变量，例如上面的代码。但是，由于全局变量和局部变量实现方式不同，定义在全局范围内的代码运行速度会比定义在函数中的慢不少。通过将脚本语句放入到函数中，通常可带来 15% - 30% 的速度提升。
# 推荐写法。代码耗时：20.6秒 import math def main(): # 定义到函数中，以减少全部变量使用 size = 10000 for x in range(size): for y in range(size): z = math.sqrt(x) + math.sqrt(y) main()
# 不推荐写法。代码耗时：14.5秒 import math def computeSqrt(size: int): result = [] for i in range(size): result.append(math.sqrt(i)) return result def main(): size = 10000 for _ in range(size): result = computeSqrt(size) main()
每次使用.（属性访问操作符时）会触发特定的方法，如__getattribute__()和__getattr__()，这些方法会进行字典操作，因此会带来额外的时间开销。通过from import语句，可以消除属性访问。
# 第一次优化写法。代码耗时：10.9秒 from math import sqrt def computeSqrt(size: int): result = [] for i in range(size): result.append(sqrt(i)) # 避免math.sqrt的使用 return result def main(): size = 10000 for _ in range(size): result = computeSqrt(size) main()
在第 1 节中我们讲到，局部变量的查找会比全局变量更快，因此对于频繁访问的变量sqrt，通过将其改为局部变量可以加速运行。
# 第二次优化写法。代码耗时：9.9秒 import math def computeSqrt(size: int): result = [] sqrt = math.sqrt # 赋值给局部变量 for i in range(size): result.append(sqrt(i)) # 避免math.sqrt的使用 return result def main(): size = 10000 for _ in range(size): result = computeSqrt(size) main()
除了math.sqrt外，computeSqrt函数中还有.的存在，那就是调用list的append方法。通过将该方法赋值给一个局部变量，可以彻底消除computeSqrt函数中for循环内部的.使用。
# 推荐写法。代码耗时：7.9秒 import math def computeSqrt(size: int): result = [] append = result.append sqrt = math.sqrt # 赋值给局部变量 for i in range(size): append(sqrt(i)) # 避免 result.append 和 math.sqrt 的使用 return result def main(): size = 10000 for _ in range(size): result = computeSqrt(size) main()
# 不推荐写法。代码耗时：10.4秒 import math from typing import List class DemoClass: def __init__(self, value: int): self._value = value def computeSqrt(self, size: int) -> List[float]: result = [] append = result.append sqrt = math.sqrt for _ in range(size): append(sqrt(self._value)) return result def main(): size = 10000 for _ in range(size): demo_instance = DemoClass(size) result = demo_instance.computeSqrt(size) main()
避免.的原则也适用于类内属性，访问self._value的速度会比访问一个局部变量更慢一些。通过将需要频繁访问的类内属性赋值给一个局部变量，可以提升代码运行速度。
# 推荐写法。代码耗时：8.0秒 import math from typing import List class DemoClass: def __init__(self, value: int): self._value = value def computeSqrt(self, size: int) -> List[float]: result = [] append = result.append sqrt = math.sqrt value = self._value for _ in range(size): append(sqrt(value)) # 避免 self._value 的使用 return result def main(): size = 10000 for _ in range(size): demo_instance = DemoClass(size) demo_instance.computeSqrt(size) main()
# 不推荐写法，代码耗时：0.55秒 class DemoClass: def __init__(self, value: int): self.value = value @property def value(self) -> int: return self._value @value.setter def value(self, x: int): self._value = x def main(): size = 1000000 for i in range(size): demo_instance = DemoClass(size) value = demo_instance.value demo_instance.value = i main()
任何时候当你使用额外的处理层（比如装饰器、属性访问、描述器）去包装代码时，都会让代码变慢。大部分情况下，需要重新进行审视使用属性访问器的定义是否有必要，使用getter/setter函数对属性进行访问通常是 C/C++ 程序员遗留下来的代码风格。如果真的没有必要，就使用简单属性。
# 推荐写法，代码耗时：0.33秒 class DemoClass: def __init__(self, value: int): self.value = value # 避免不必要的属性访问器 def main(): size = 1000000 for i in range(size): demo_instance = DemoClass(size) value = demo_instance.value demo_instance.value = i main()
# 不推荐写法，代码耗时：6.5秒 def main(): size = 10000 for _ in range(size): value = range(size) value_list = [x for x in value] square_list = [x * x for x in value_list] main()
上面的代码中value_list完全没有必要，这会创建不必要的数据结构或复制。
# 推荐写法，代码耗时：4.8秒 def main(): size = 10000 for _ in range(size): value = range(size) square_list = [x * x for x in value] # 避免无意义的复制 main()
另外一种情况是对 Python 的数据共享机制过于偏执，并没有很好地理解或信任 Python 的内存模型，滥用 copy.deepcopy()之类的函数。通常在这些代码中是可以去掉复制操作的。
# 不推荐写法，代码耗时：0.07秒 def main(): size = 1000000 for _ in range(size): a = 3 b = 5 temp = a a = b b = temp main()
上面的代码在交换值时创建了一个临时变量temp，如果不借助中间变量，代码更为简洁、且运行速度更快。
# 推荐写法，代码耗时：0.06秒 def main(): size = 1000000 for _ in range(size): a = 3 b = 5 a, b = b, a # 不借助中间变量 main()
# 不推荐写法，代码耗时：2.6秒 import string from typing import List def concatString(string_list: List[str]) -> str: result = '' for str_i in string_list: result += str_i return result def main(): string_list = list(string.ascii_letters * 100) for _ in range(10000): result = concatString(string_list) main()
当使用a + b拼接字符串时，由于 Python 中字符串是不可变对象，其会申请一块内存空间，将a和b分别复制到该新申请的内存空间中。因此，如果要拼接n个字符串，会产生 n-1个中间结果，每产生一个中间结果都需要申请和复制一次内存，严重影响运行效率。而使用join()拼接字符串时，会首先计算出需要申请的总的内存空间，然后一次性地申请所需内存，并将每个字符串元素复制到该内存中去。
# 推荐写法，代码耗时：0.3秒 import string from typing import List def concatString(string_list: List[str]) -> str: return ''.join(string_list) # 使用 join 而不是 + def main(): string_list = list(string.ascii_letters * 100) for _ in range(10000): result = concatString(string_list) main()
# 不推荐写法，代码耗时：0.05秒
from typing import List
def concatString(string_list: List[str]) -> str:
abbreviations = {'cf.', 'e.g.', 'ex.', 'etc.', 'flg.', 'i.e.', 'Mr.', 'vs.'}
abbr_count = 0
result = ''
for str_i in string_list:
if str_i in abbreviations:
result += str_i
return result
def main():
for _ in range(10000):
string_list = ['Mr.', 'Hat', 'is', 'Chasing', 'the', 'black', 'cat', '.']
result = concatString(string_list)
main()
if 条件的短路特性是指对if a and b这样的语句， 当a为False时将直接返回，不再计算b；对于if a or b这样的语句，当a为True时将直接返回，不再计算b。因此， 为了节约运行时间，对于or语句，应该将值为True可能性比较高的变量写在or前，而and应该推后。
# 推荐写法，代码耗时：0.03秒
from typing import List
def concatString(string_list: List[str]) -> str:
abbreviations = {'cf.', 'e.g.', 'ex.', 'etc.', 'flg.', 'i.e.', 'Mr.', 'vs.'}
abbr_count = 0
result = ''
for str_i in string_list:
if str_i[-1] == '.' and str_i in abbreviations: # 利用 if 条件的短路特性
result += str_i
return result
def main():
for _ in range(10000):
string_list = ['Mr.', 'Hat', 'is', 'Chasing', 'the', 'black', 'cat', '.']
result = concatString(string_list)
main()
# 不推荐写法。代码耗时：6.7秒 def computeSum(size: int) -> int: sum_ = 0 i = 0 while i < size: sum_ += i i += 1 return sum_ def main(): size = 10000 for _ in range(size): sum_ = computeSum(size) main()
Python 的for循环比while循环快不少。
# 推荐写法。代码耗时：4.3秒 def computeSum(size: int) -> int: sum_ = 0 for i in range(size): # for 循环代替 while 循环 sum_ += i return sum_ def main(): size = 10000 for _ in range(size): sum_ = computeSum(size) main()
针对上面的例子，更进一步可以用隐式for循环来替代显式for循环
# 推荐写法。代码耗时：1.7秒 def computeSum(size: int) -> int: return sum(range(size)) # 隐式 for 循环代替显式 for 循环 def main(): size = 10000 for _ in range(size): sum = computeSum(size) main()
# 不推荐写法。代码耗时：12.8秒 import math def main(): size = 10000 sqrt = math.sqrt for x in range(size): for y in range(size): z = sqrt(x) + sqrt(y) main()
上面的代码中sqrt(x)位于内侧for循环， 每次训练过程中都会重新计算一次，增加了时间开销。
# 推荐写法。代码耗时：7.0秒 import math def main(): size = 10000 sqrt = math.sqrt for x in range(size): sqrt_x = sqrt(x) # 减少内层 for 循环的计算 for y in range(size): z = sqrt_x + sqrt(y) main()
我们沿用上面介绍过的例子，在此基础上使用numba.jit。numba可以将 Python 函数 JIT 编译为机器码执行，大大提高代码运行速度。
# 推荐写法。代码耗时：0.62秒 import numba @numba.jit def computeSum(size: float) -> int: sum = 0 for i in range(size): sum += i return sum def main(): size = 10000 for _ in range(size): sum = computeSum(size) main()
Python 内置的数据结构如str, tuple, list, set, dict底层都是 C 实现的，速度非常快，自己实现新的数据结构想在性能上达到内置的速度几乎是不可能的。
list类似于 C++ 中的std::vector，是一种动态数组。其会预分配一定内存空间，当预分配的内存空间用完，又继续向其中添加元素时，会申请一块更大的内存空间，然后将原有的所有元素都复制过去，之后销毁之前的内存空间，再插入新元素。删除元素时操作类似，当已使用内存空间比预分配内存空间的一半还少时，会另外申请一块小内存，做一次元素复制，之后销毁原有大内存空间。
因此，如果有频繁的新增、删除操作，新增、删除的元素数量又很多时，list的效率不高。此时，应该考虑使用collections.deque。collections.deque是双端队列，同时具备栈和队列的特性，能够在两端进行 O(1)复杂度的插入和删除操作。
list的查找操作也非常耗时。当需要在list频繁查找某些元素，或频繁有序访问这些元素时，可以使用bisect维护list对象有序并在其中进行二分查找，提升查找的效率。
另外一个常见需求是查找极小值或极大值，此时可以使用heapq模块将list转化为一个堆，使得获取最小值的时间复杂度是O(1)。