Python 是世界上使用最广泛的编程语言之一。它是一种解释型高级通用编程语言，具有广泛的用途，几乎可以将其用于所有事物。其以简单的语法、优雅的代码和丰富的第三方库而闻名。python除了有很多优点外，但在速度上还有一个非常大的缺点。
虽然Python代码运行缓慢，但可以通过下面分享的5个小技巧提升Python运行速度！
首先，定义一个计时函数timeshow，通过简单的装饰，可以打印指定函数的运行时间。
这个函数在下面的例子中会被多次使用。
def timeshow(func): from time import time def newfunc(*arg, **kw): t1 = time() res = func(*arg, **kw) t2 = time() print(f"{func.__name__: >10} : {t2-t1:.6f} sec") return res return newfunc @timeshow def test_it(): print("hello pytip") test_it() 1. 选择合适的数据结构使用正确的数据结构对python脚本的运行时间有显着影响。Python 有四种内置的数据结构：
列表 : List
元组 : Tuple
集合 : Set
字典 : Dictionary
但是，大多数开发人员在所有情况下都使用列表。这是不正确的做法，应该根据任务使用合适数据结构。
运行下面的代码，可以看到元组执行简单检索操作的速度比列表快。其中dis模块反汇编了一个函数的字节码，这有利于查看列表和元组之间的区别。
import dis def a(): data = [1, 2, 3, 4, 5,6,7,8,9,10] x =data[5] return x def b(): data = (1, 2, 3, 4, 5,6,7,8,9,10) x =data[5] return x print("-----:使用列表的机器码:------") dis.dis(a) print("-----:使用元组的机器码:------") dis.dis(b)运行输出:
-----:使用列表的机器码:------
3 0 LOAD_CONST 1 (1)
2 LOAD_CONST 2 (2)
4 LOAD_CONST 3 (3)
6 LOAD_CONST 4 (4)
8 LOAD_CONST 5 (5)
10 LOAD_CONST 6 (6)
12 LOAD_CONST 7 (7)
14 LOAD_CONST 8 (8)
16 LOAD_CONST 9 (9)
18 LOAD_CONST 10 (10)
20 BUILD_LIST 10
22 STORE_FAST 0 (data)
4 24 LOAD_FAST 0 (data)
26 LOAD_CONST 5 (5)
28 BINARY_SUBSCR
30 STORE_FAST 1 (x)
5 32 LOAD_FAST 1 (x)
34 RETURN_VALUE
-----:使用元组的机器码:------
7 0 LOAD_CONST 1 ((1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10))
2 STORE_FAST 0 (data)
8 4 LOAD_FAST 0 (data)
6 LOAD_CONST 2 (5)
8 BINARY_SUBSCR
10 STORE_FAST 1 (x)
9 12 LOAD_FAST 1 (x)
14 RETURN_VALUE
看下列表的机器码，冗长而多余！
2. 善用强大的内置函数和第三方库如果你正在使用python并且仍在自己编写一些通用函数(比如加法、减法)，那么是在侮辱python。 Python有大量的库和内置函数来帮助你不用编写这些函数。 如果研究下，那么你会惊奇地发现几乎90%的问题已经有第三方包或内置函数来解决。
可以通过访问官方文档查看所有内置函数。你也可以在wiki python上找到更多使用内置函数的场景。
比如，现在我们想合并列表中的所有单词为一个句子，比较法自己编写和调用库函数的区别:
# ❌ 正常人能想到的方法 @timeshow def f1(list): s ="" for substring in list: s += substring return s # ✅ pythonic 的方法 @timeshow def f2(list): s = "".join(list) return s l = ["I", "Love", "Python"] * 1000 # 为了看到差异，我们把这个列表放大了 f1(l) f2(l)运行输出:
f1 : 0.000227 sec
f2 : 0.000031 sec
3. 少用循环
用 列表推导式 代替循环
用 迭代器 代替循环
用 filter() 代替循环
减少循环次数，精确控制，不浪费CPU
## 返回n以内的可以被7整除的所有数字。 # ❌ 正常人能想到的方法: @timeshow def f_loop(n): L=[] for i in range(n): if i % 7 ==0: L.append(i) return L # ✅ 列表推导式 @timeshow def f_list(n): L = [i for i in range(n) if i % 7 == 0] return L # ✅ 迭代器 @timeshow def f_iter(n): L = (i for i in range(n) if i % 7 == 0) return L # ✅ 过滤器 @timeshow def f_filter(n): L = filter(lambda x: x % 7 == 0, range(n)) return L # ✅ 精确控制循环次数 @timeshow def f_mind(n): L = (i*7 for i in range(n//7)) return L n = 1_000_000 f_loop(n) f_list(n) f_iter(n) f_filter(n) f_mind(n)输出为:
f_loop : 0.083017 sec
f_list : 0.056110 sec
f_iter : 0.000015 sec
f_filter : 0.000003 sec
f_mind : 0.000002 sec
谁快谁慢，一眼便知！
filter 配合 lambda 大法就是屌！！！
4. 避免循环重复计算如果你有一个迭代器，必须用它的元素做一些耗时计算，比如匹配正则表达式。你应该将正则表达式模式定义在循环之外，因为最好只编译一次模式，而不是在循环的每次迭代中一次又一次地编译它。
只要有可能，就应该尝试在循环外进行尽可能多的运算，比如将函数计算分配给局部变量，然后在函数中使用它。
# ❌ 应改避免的方式： @timeshow def f_more(s): import re for i in s: m = re.search(r'a*[a-z]?c', i) # ✅ 更好的方式： @timeshow def f_less(s): import re regex = re.compile(r'a*[a-z]?c') for i in s: m = regex.search(i) s = ["abctestabc"] * 1_000 f_more(s) f_less(s)输出为:
f_more : 0.001068 sec
f_less : 0.000365 sec
5. 少用内存、少用全局变量
内存占用是指程序运行时使用的内存量。为了让Python代码运行得更快，应该减少程序的内存使用量，即尽量减少变量或对象的数量。
Python 访问局部变量比全局变量更有效。在有必要之前，应该始终尝试忽略声明全局变量。一个在程序中定义过的全局变量会一直存在，直到整个程序编译完成，所以它一直占据着内存空间。另一方面，局部变量访问更快，且函数完成后即可回收。因此，使用多个局部变量比使用全局变量会更好。
# ❌ 应该避免的方式： message = "Line1\n" message += "Line2\n" message += "Line3\n" # ✅ 更好的方式： l = ["Line1","Line2","Line3"] message = '\n'.join(l) # ❌ 应该避免的方式： x = 5 y = 6 def add(): return x+y add() # ✅ 更好的方式： def add(): x = 5 y = 6 return x+y add()总结
本篇文章就到这里了，希望能够给你带来帮助，也希望您能够多多关注的更多内容!
列表是一种有序的集合，有点类似c里面的数组。它的特点是，可以随时向里面添加或删除其中的元素，在python中经常用来存放数据。列表的特点是中括号，内部元素用逗号隔开。 在这个列表中，可以放进去任何元素，不论你的元素是字符串、整型、浮点型、还是布尔值、空值，包括列表什么的，都可以放进去。 元素与元素之间，用逗号隔开。 列表会为每个元素分配序号，这个序号代表它的位置，称为索引（index），第一个元素的位置是0，第二个元素是1，以此类推。 使用索引获取列表中的值时，需要使用中括号来访问，在中括号前面加上列表名，中括号内部是元素的索引。 0代表第一个元素的位置，1代表第二个，-1代表倒数第一个，-2代表倒数第二个 使用 len() 函数，可以查看列表里面有多少个元素 在python中，列表的操作是非常的灵活的，我们可以向其中添加或删除元素。 添加使用 list.append() 函数list.append() 函数是将元素插入到列表的末尾，当我们想在特定位置插入元素时可以使用 list.insert() 函数list.insert() 函数接受两个参数，第一个参数是插入位置，第二个参数是要插入的元素。 需要注意的是，在使用append和insert时，必须在前面注明要操作的列表。就像上面的例子，我们要操作classmates这个列表，所以必须写成 classmates.append() 或 classmates.insert() ，如果不这么写，计算机就不知道你要往哪个列表中加入元素。 没有特殊情况的话，推荐使用append()函数添加元素，因为使用append的时候，元素默认加在列表尾部，不会造成其他元素索引值的改变。如果使用insert的话，就像上面的insert(1,'Tom')，在位置1插入'Tom'后，Tom后面所有的元素，索引值都加了一个1，列表中元素越多，受影响的程度越大，因此使用append()函数要比insert()函数更快。 删除列表中元素的方法有三种 del后面需要用索引的方式表明要删除的元素，也就是上面的例子，names[1]代表names中的第二个元素，使用del即可删除list.pop() 函数与del差不多，都是使用索引值进行删除，只不过写法不同。 我们可以发现，执行 names.pop(1) 后，python shell打印出了第二个元素的值，也就是我们要删除的那个值，这是因为 pop() 这个函数，是有返回值的，有时候我们需要使用这个值，这个时候就可以用变量存起来。 这样我们就可以通过调用a而使用刚才删掉的元素了。list.remove() 函数的作用是删除第一个匹配的元素，上面的例子中，names这个列表里面，有两个'Bob'，remove函数只删除了第一个'Bob'。这就是 list.remove() 函数的特点。 有时候我们想使用列表的前10个元素，或者前n个元素，这时候就应该使用列表的切片。 切片和索引类似，都是使用中括号，区别是，索引中的中括号里面只有一个数，而切片不同。切片是切割列表，形成切割下来的部分形成新的列表。 切片： list[start:end:[step=1]] ，这就是切片的表达式，要求start和end两者必须有一个，step不是可以不指定，不指定的时候默认为1。 切片该怎么理解呢，start就是开始的位置，end就是结束的位置。切片有个特点是“取前不取后”，看上面那个例子可以发现，1作为start，3作为end，1代表第二个元素，3代表第四个元素，列表切片的时候，是不取后面的那个数字对应的元素的，也就是不取第四个元素，所以names[1:3]只取了第二个元素和第三个元素，这就是所谓的取前不取后。 再看下一个例子。 当不指定start或者end的时候，start默认为0，end默认为最后一个元素的索引值+1，因为“取前不取后”，要想取到最后一个元素，必须加个1才行。 上例中，用 len(numbers) 表示了最后一个元素的索引值，因为索引值从0开始，最后一个元素的索引值一定是列表内元素个数-1，根据“取前不取后”，在end位置上的数字应该+1，所以最后就等于 len(numbers) 了。 当不设定start和end的时候，就默认取所有的元素了。 当加入step，这个选项后，step代表步长，默认为1，设定成2的时候，就是隔一个取一个，设定成3时就是隔两个取一个。 上例中，第一个切片，start和end均未设定，因此从第一个元素开始，隔一个取一个，得到了所有奇数位置的元素。 第二个切片，start设定为了1，因此取了所有偶数位置的元素。 3在列表中，0不在列表中，所以 3 in a 是True，而 0 in a 是False 更多关于列表的信息可以通过使用 help(list) 查看帮助文档。
