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优化python效率的方法有哪些

发布时间:2020-08-10 09:13:26 来源:亿速云 阅读:169 作者:小新 栏目:编程语言

这篇文章给大家分享的是有关优化python效率的方法有哪些的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧。

优化python的效率的方法:1、优化算法时间复杂度;2、减少冗余数据;3、合理使用copy与deepcopy;4、使用dict或set查找元素;5、合理使用生成器(generator)和yield。

优化python效率的方法有哪些

优化方法:

1、优化算法时间复杂度

算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大,在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度,如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。

2、减少冗余数据

如用上三角或下三角的方式去保存一个大的对称矩阵。在0元素占大多数的矩阵里使用稀疏矩阵表示。

3、合理使用copy与deepcopy

对于dict和list等数据结构的对象,直接赋值使用的是引用的方式。而有些情况下需要复制整个对象,这时可以使用copy包里的copy和deepcopy,这两个函数的不同之处在于后者是递归复制的。效率也不一样:(以下程序在ipython中运行)

import copy
a = range(100000)
%timeit -n 10 copy.copy(a) # 运行10次 copy.copy(a)
%timeit -n 10 copy.deepcopy(a)
10 loops, best of 3: 1.55 ms per loop
10 loops, best of 3: 151 ms per loop

timeit后面的-n表示运行的次数,后两行对应的是两个timeit的输出,下同。由此可见后者慢一个数量级。

4、使用dict或set查找元素

python dict和set都是使用hash表来实现(类似c++11标准库中unordered_map),查找元素的时间复杂度是O(1)

a = range(1000)
s = set(a)
d = dict((i,1) for i in a)
%timeit -n 10000 100 in d
%timeit -n 10000 100 in s
10000 loops, best of 3: 43.5 ns per loop
10000 loops, best of 3: 49.6 ns per loop

dict的效率略高(占用的空间也多一些)。

5、合理使用生成器(generator)和yield

%timeit -n 100 a = (i for i in range(100000))
%timeit -n 100 b = [i for i in range(100000)]
100 loops, best of 3: 1.54 ms per loop
100 loops, best of 3: 4.56 ms per loop

使用()得到的是一个generator对象,所需要的内存空间与列表的大小无关,所以效率会高一些。在具体应用上,比如set(i for i in range(100000))会比set([i for i in range(100000)])快。

但是对于需要循环遍历的情况:

%timeit -n 10 for x in (i for i in range(100000)): pass
%timeit -n 10 for x in [i for i in range(100000)]: pass
10 loops, best of 3: 6.51 ms per loop
10 loops, best of 3: 5.54 ms per loop

后者的效率反而更高,但是如果循环里有break,用generator的好处是显而易见的。yield也是用于创建generator:

def yield_func(ls):
for i in ls:
yield i+1
 def not_yield_func(ls):
return [i+1 for i in ls]
 ls = range(1000000)
%timeit -n 10 for i in yield_func(ls):pass
%timeit -n 10 for i in not_yield_func(ls):pass
10 loops, best of 3: 63.8 ms per loop
10 loops, best of 3: 62.9 ms per loop

对于内存不是非常大的list,可以直接返回一个list,但是可读性yield更佳(人个喜好)。

python2.x内置generator功能的有xrange函数、itertools包等。

感谢各位的阅读!关于优化python效率的方法有哪些就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,让大家可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到吧!

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