Python性能優化的20條建議

算法的時間復雜度對程序的執行效率影響很大，在Python中可以通過選擇合適的數據結構來優化時間復雜度，如list和set查找某一個元素的時間復雜度分別是O(n)和O(1)。不同的場景有不同的優化方式，總得來說，一般有分治，分支界限，貪心，動態規劃等思想。

減少冗余數據

如用上三角或下三角的方式去保存一個大的對稱矩陣。在0元素占大多數的矩陣里使用稀疏矩陣表示。

合理使用copy與deepcopy

對于dict和list等數據結構的對象，直接賦值使用的是引用的方式。而有些情況下需要復制整個對象，這時可以使用copy包里的copy和deepcopy，這兩個函數的不同之處在于后者是遞歸復制的。效率也不一樣：（以下程序在ipython中運行）

importcopya=range(100000)%timeit-n10copy.copy(a)#運行10次copy.copy(a)%timeit-n10copy.deepcopy(a)10loops,bestof3:1.55msperloop10loops,bestof3:151msperloop

timeit后面的-n表示運行的次數，后兩行對應的是兩個timeit的輸出，下同。由此可見后者慢一個數量級。

使用dict或set查找元素

pythondict和set都是使用hash表來實現(類似c++11標準庫中unordered_map)，查找元素的時間復雜度是O(1)

a=range(1000)s=set(a)d=dict((i,1)foriina)%timeit-n10000100ind%timeit-n10000100ins10000loops,bestof3:43.5nsperloop10000loops,bestof3:49.6nsperloop

dict的效率略高(占用的空間也多一些)。

合理使用生成器（generator）和yield

%timeit-n100a=(iforiinrange(100000))%timeit-n100b=[iforiinrange(100000)]100loops,bestof3:1.54msperloop100loops,bestof3:4.56msperloop

使用()得到的是一個generator對象，所需要的內存空間與列表的大小無關，所以效率會高一些。在具體應用上，比如set(iforiinrange(100000))會比set([iforiinrange(100000)])快。

但是對于需要循環遍歷的情況：

%timeit-n10forxin(iforiinrange(100000)):pass%timeit-n10forxin[iforiinrange(100000)]:pass10loops,bestof3:6.51msperloop10loops,bestof3:5.54msperloop

后者的效率反而更高，但是假如循環里有break,用generator的好處是顯而易見的。yield也是用于創建generator：

defyield_func(ls):foriinls:yieldi+1defnot_yield_func(ls):return[i+1foriinls]ls=range(1000000)%timeit-n10foriinyield_func(ls):pass%timeit-n10foriinnot_yield_func(ls):pass10loops,bestof3:63.8msperloop10loops,bestof3:62.9msperloop

對于內存不是非常大的list，可以直接返回一個list，但是可讀性yield更佳(人個喜好)。

python2.x內置generator功能的有xrange函數、itertools包等。

優化循環

循環之外能做的事不要放在循環內，比如下面的優化可以快一倍：

a=range(10000)size_a=len(a)%timeit-n1000foriina:k=len(a)%timeit-n1000foriina:k=size_a1000loops,bestof3:569sperloop1000loops,bestof3:256sperloop

優化包含多個判定表達式的順序

對于and，應該把滿足條件少的放在前面，對于or，把滿足條件多的放在前面。如：

a=range(2000)%timeit-n100[iforiinaif10i20or1000i2000]%timeit-n100[iforiinaif1000i2000or100i20]%timeit-n100[iforiinaifi%2==0andi1900]%timeit-n100[iforiinaifi1900andi%2==0]100loops,bestof3:287sperloop100loops,bestof3:214sperloop100loops,bestof3:128sperloop100loops,bestof3:56.1sperloop

使用join合并迭代器中的字符串

In[1]:%%timeit...:s=''...:foriina:...:s+=i...:10000loops,bestof3:59.8sperloopIn[2]:%%timeits=''.join(a)...:100000loops,bestof3:11.8sperloop

join對于累加的方式，有大約5倍的提升。

選擇合適的格式化字符方式

s1,s2='ax','bx'%timeit-n100000'abc%s%s'%(s1,s2)%timeit-n100000'abc{0}{1}'.format(s1,s2)%timeit-n100000'abc'+s1+s2100000loops,bestof3:183nsperloop100000loops,bestof3:169nsperloop100000loops,bestof3:103nsperloop

三種情況中，%的方式是很慢的，但是三者的差距并不大（都非常快）。(個人覺得%的可讀性很好)

不借助中間變量交換兩個變量的值

In[3]:%%timeit-n10000a,b=1,2....:c=a;a=b;b=c;....:10000loops,bestof3:172nsperloopIn[4]:%%timeit-n10000a,b=1,2a,b=b,a....:10000loops,bestof3:86nsperloop

使用a,b=b,a而不是c=a;a=b;b=c;來交換a,b的值，可以快1倍以上。

使用ifis

a=range(10000)%timeit-n100[iforiinaifi==True]%timeit-n100[iforiinaifiisTrue]100loops,bestof3:531sperloop100loops,bestof3:362sperloop

使用ifisTrue比if==True將近快一倍。

使用級聯比較xyz

x,y,z=1,2,3%timeit-n1000000ifxyz:pass%timeit-n1000000ifxyandyz:pass1000000loops,bestof3:101nsperloop1000000loops,bestof3:121nsperloop

xyz效率略高，而且可讀性更好。

while1比whileTrue更快

defwhile_1():n=100000while1:n-=1ifn=0:breakdefwhile_true():n=100000whileTrue:n-=1ifn=0:breakm,n=1000000,1000000%timeit-n100while_1()%timeit-n100while_true()100loops,bestof3:3.69msperloop100loops,bestof3:5.61msperloop

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