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《python代码性能优化技巧》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在应用文档-天天文库。
1、代码优化能够让程序运行更快，它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高，根据80/20原则，实现程序的重构、优化、扩展以及文档相关的事情通常需要消耗80%的工作量。优化通常包含两方面的内容：减小代码的体积，提高代码的运行效率。改进算法，选择合适的数据结构一个良好的算法能够对性能起到关键作用，因此性能改进的首要点是对算法的改进。在算法的时间复杂度排序上依次是：O(1)->O(lgn)->O(nlgn)->O(n^2)->O(n^3)->O(n^k)->O(k^n)->O(n!)因此如果能够在时间复杂度上对算法进行一定的改进，对性能的提高不言而喻。但对具体算法的改进不属
2、于本文讨论的范围，读者可以自行参考这方面资料。下面的内容将集中讨论数据结构的选择。●字典(dictionary)与列表(list)Python字典中使用了hashtable，因此查找操作的复杂度为O(1)，而list实际是个数组，在list中，查找需要遍历整个list，其复杂度为O(n)，因此对成员的查找访问等操作字典要比list更快。清单1.代码dict.pyfromtimeimporttimet=time()list=['a','b','is','python','jason','hello','hill','with','phone','test','dfdf','app
3、le','pddf','ind','basic','none','baecr','var','bana','dd','wrd']#list=dict.fromkeys(list,True)printlistfilter=[]foriinrange(1000000):forfindin['is','hat','new','list','old','.']:iffindnotinlist:filter.append(find)print"totalruntime:"printtime()-t 上述代码运行大概需要16.09seconds。如果去掉行#list=dict.fromk
4、eys(list,True)的注释，将list转换为字典之后再运行，时间大约为8.375seconds，效率大概提高了一半。因此在需要多数据成员进行频繁的查找或者访问的时候，使用dict而不是list是一个较好的选择。●集合(set)与列表(list)set的union，intersection，difference操作要比list的迭代要快。因此如果涉及到求list交集，http://qun.81nanchang.cn并集或者差的问题可以转换为set来操作。清单2.求list的交集： fromtimeimporttimet=time()lista=[1,2,3,4,5,6,7
5、,8,9,13,34,53,42,44]listb=[2,4,6,9,23]intersection=[]foriinrange(1000000):forainlista:forbinlistb:ifa==b:intersection.append(a)print"totalruntime:"printtime()-t 上述程序的运行时间大概为：totalruntime:38.4070000648清单3.使用set求交集fromtimeimporttimet=time()lista=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,13,34,53,42,44]listb=[2,4,6,9
6、,23]intersection=[]foriinrange(1000000):list(set(lista)&set(listb))print"totalruntime:"printtime()-t 改为set后程序的运行时间缩减为8.75，提高了4倍多，运行时间大大缩短。读者可以自行使用表1http://beizhu.ttplay8.cn其他的操作进行测试。表1.set常见用法语法 操作 说明set(list1)
7、set(list2) union 包含list1和list2所有
8、数据的新集合set(list1)&set(list2) intersection 包含list1和list2中共同元素的新集合set(list1)–set(list2) difference 在list1中出现但不在list2中出现的元素的集合对循环的优化对循环的优化所遵循的原则是尽量减少循环过程中的计算量，有多重循环的尽量将内层的计算提到上一层。下面通过实例来对比循环优化后所带来的性能的提高。程序清单4中，如果不进行循环优化，其大概的运行时间约为13
