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关于python:这10个Python性能调优的小技巧你知道几个

jiezi

1 多多应用列表生成式
替换上面代码：

cube_numbers = []  for n in range(0,10):    if n % 2 == 1:      cube_numbers.append(n**3)

为列表生成式写法：

cube_numbers = [n**3 for n in range(1,10) if n%2 == 1]

2 内置函数
尽可能多应用上面这些内置函数：

3 尽可能应用生成器
单机解决较大数据量时，生成器往往很有用，因为它是分小片逐次读取，最大水平节俭内存，如下网页爬取时应用 yield

import requests
import re

def get_pages(link):
  pages_to_visit = []
  pages_to_visit.append(link)
  pattern = re.compile('https?')
  while pages_to_visit:
    current_page = pages_to_visit.pop(0)
    page = requests.get(current_page)
    for url in re.findall('<a href="([^"]+)">', str(page.content)):
      if url[0] == '/':
        url = current_page + url[1:]
      if pattern.match(url):
        pages_to_visit.append(url)
    # yield
    yield current_page
webpage = get_pages('http://www.example.com')
for result in webpage:
  print(result)

4 判断成员所属关系最快的办法应用 in

for name in member_list:
  print('{} is a member'.format(name))

5 应用汇合求交加

替换上面代码：

a = [1,2,3,4,5]
b = [2,3,4,5,6]

overlaps = []
for x in a:
  for y in b:
    if x==y:
      overlaps.append(x)

print(overlaps)

批改为 set 和求交加：

a = [1,2,3,4,5]
b = [2,3,4,5,6]

overlaps = set(a) & set(b)

print(overlaps)

6 多重赋值

Python 反对多重赋值的格调，要多多应用

first_name, last_name, city = "Kevin", "Cunningham", "Brighton"

7 尽量少用全局变量

Python 查找最快、效率最高的是局部变量，查找全局变量绝对变慢很多，因而多用局部变量，少用全局变量。

8 高效的 itertools 模块

itertools 模块反对多个迭代器的操作，提供最节俭内存的写法，因而要多多应用，如下求三个元素的全排列：

import itertools
iter = itertools.permutations(["Alice", "Bob", "Carol"])
list(iter)

9 lru_cache 缓存

位于 functools 模块的 lru_cache 装璜器提供了缓存性能，如下联合它和递归求解斐波那契数列第 n：

import functools

@functools.lru_cache(maxsize=128)
def fibonacci(n):
  if n == 0:
    return 0
  elif n == 1:
    return 1
  return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n-2)

因而，上面的递归写法十分低效，存在反复求解多个子问题的状况：

def fibonacci(n):
  if n == 0: # There is no 0'th number
    return 0
  elif n == 1: # We define the first number as 1
    return 1
  return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n-2)

10 内置函数、key 和 itemgetter

下面提到尽量多应用内置函数，如下对列表排序应用 key，

import operator
my_list = [("Josh", "Grobin", "Singer"), ("Marco", "Polo", "General"), ("Ada", "Lovelace", "Scientist")]
my_list.sort(key=operator.itemgetter(0))
my_list

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