首页 / 知识
7个提升Python程序性能的好习惯
2023-11-12 13:47:00
掌握一些技巧，可尽量提高Python程序性能，也可以避免不必要的资源浪费。
1、使用局部变量
尽量使用局部变量代替全局变量：便于维护，提高性能并节省内存。
使用局部变量替换模块名字空间中的变量，例如ls=os.linesep。一方面可以提高程序性能，局部变量查找速度更快;另一方面可用简短标识符替代冗长的模块变量，提高可读性。
2、减少函数调用次数
对象类型判断时，采用isinstance()最优，采用对象类型身份(id())次之，采用对象值(type())比较最次。
#判断变量num是否为整数类型
type(num)==type(0)
#调用三次函数
type(num)istype(0)
#身份比较
isinstance(num,(int))
#调用一次函数
不要在重复操作的内容作为参数放到循环条件中，避免重复运算。
#每次循环都需要重新执行len(a)
whilei statement #len(a)仅执行一次 m=len(a) whilei statement 如需使用模块X中的某个函数或对象Y，应直接使用fromXimportY，而不是importX;X.Y。这样在使用Y时，可以减少一次查询(解释器不必首先查找到X模块，然后在X模块的字典中查找Y)。 3、采用映射替代条件查找 映射(比如dict等)的搜索速度远快于条件语句(如if等)。Python中也没有select-case语句。 #if查找 ifa==1: b=10 elifa==2: b=20 ... #dict查找，性能更优 d={1:10,2:20,...} b=d[a] 4、直接迭代序列元素 对序列(str、list、tuple等)，直接迭代序列元素，比迭代元素的索引速度要更快。 a=[1,2,3] #迭代元素 foritemina: print(item) #迭代索引 foriinrange(len(a)): print(a[i]) 5、采用生成器表达式替代列表解析 列表解析(listcomprehension)，会产生整个列表，对大量数据的迭代会产生负面效应。 而生成器表达式则不会，其不会真正创建列表，而是返回一个生成器，在需要时产生一个值(延迟计算)，对内存更加友好。 #计算文件f的非空字符个数 #生成器表达式 l=sum([len(word)forlineinfforwordinline.split()]) #列表解析 l=sum(len(word) forlineinfforwordinline.split()) 6、先编译后调用 使用eval()、exec()函数执行代码时，最好调用代码对象(提前通过compile()函数编译成字节码)，而不是直接调用str，可以避免多次执行重复编译过程，提高程序性能。 正则表达式模式匹配也类似，也最好先将正则表达式模式编译成regex对象(通过re.complie()函数)，然后再执行比较和匹配。 7、模块编程习惯 模块中的最高级别Python语句(没有缩进的代码)会在模块导入(import)时执行(不论其是否真的必要执行)。因此，应尽量将模块所有的功能代码放到函数中，包括主程序相关的功能代码也可放到main()函数中，主程序本身调用main()函数。 可以在模块的main()函数中书写测试代码。在主程序中，检测name的值，如果为'main'(表示模块是被直接执行)，则调用main()函数，进行测试;如果为模块名字(表示模块是被调用)，则不进行测试。 以上内容为大家介绍了7个提升Python程序性能的好习惯，希望对大家有所帮助，如果想要了解更多Python相关知识，请关注我们http://www.mobiletrain.org/
最新内容
相关内容
如何将python添加到环境变量？
如何将python添加到环境变量？，系统，信息，工作，环境变量，命令，窗口，步骤，变量，路径，以下，Python是一种被广泛使用的编程语言，许多人都喜欢使用Py
怎么把数据库导入navicat？
怎么把数据库导入navicat？，软件，信息，密码，管理，数据库，服务，电脑，按钮，类型，文件，Navicat是一个强大的数据库管理工具，它可以连接和管理多种数
深入理解python函数传参机制
深入理解python函数传参机制，培训，对象，函数，变量，类型，复本，下面，操作，机制，内存，首先需要申明的一点是，python里是没有像C和C++里那样按值传
python是面向对象还是面向过程的
python是面向对象还是面向过程的，数据，代码，基础，形态，培训，术语，设计，对象，过程，语言，Python虽然是解释型语言，但从设计之初就已经是一门面向
深圳python培训课程哪家靠谱？
深圳python培训课程哪家靠谱？，深圳，人工智能，培训，检测，分析，实战，行业，转型，时间，体系，Python语言简单、易学、易读、易维护，学习成本和时间相
Python的模块
Python的模块，代码，名字，模块，系统，函数，变量，智能，名称，地方，多地，模块让你能够有逻辑地组织你的Python代码段。把相关的代码分配到一个模块Python数据分析要学什么数学
Python数据分析要学什么数学，数据，分析，技术，基础，体系，信息，基础知识，培训，下降，量化，因为不知道所学的数学知识到底有什么用。对于IT公司的
python之访问对象的元数据
python之访问对象的元数据，数据，异常，培训，属性，模块，对象，类型，定义，文档，实例，当你对一个你构造的对象使用dir()时，可能会发现列表中的很多
Python之数据库游标对象详解
Python之数据库游标对象详解，软件，代码，一致，培训，数据库，游标，对象，方法，事务，操作，常用数据库:MySQL、Oracle、SQLite但是包嵌入到Python中
Python网络编程调用接收数据的三种
Python网络编程调用接收数据的三种方法，数据，代码，基础，通用，通讯，服务，网络，培训，方法，报文，最近在使用python进行网络编程开发一个通用的tc
数据科学领域Python比R语言更好
数据科学领域Python比R语言更好，数据，公司，工具，时间，项目，工作，庞大，受益，系统，代码，经常有学员问我们，在数据科学领域里，到底是该选Python呢，
python的数据类型
python的数据类型，数字，较大，数据，培训，变量，表示，字符串，赋值，常量，小数，1.整型Python可以处理任意大小的整数，当然包括负整数，在程序中的表示