怎么讓Python代碼加速運行

本篇內容介紹了“怎么讓Python代碼加速運行”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

0. 代碼優化原則

本文會介紹不少的 Python 代碼加速運行的技巧。在深入代碼優化細節之前，需要了解一些代碼優化基本原則。

第一個基本原則是不要過早優化。很多人一開始寫代碼就奔著性能優化的目標，“讓正確的程序更快要比讓快速的程序正確容易得多”。因此，優化的前提是代碼能正常工作。過早地進行優化可能會忽視對總體性能指標的把握，在得到全局結果前不要主次顛倒。

第二個基本原則是權衡優化的代價。優化是有代價的，想解決所有性能的問題是幾乎不可能的。通常面臨的選擇是時間換空間或空間換時間。另外，開發代價也需要考慮。

第三個原則是不要優化那些無關緊要的部分。如果對代碼的每一部分都去優化，這些修改會使代碼難以閱讀和理解。如果你的代碼運行速度很慢，首先要找到代碼運行慢的位置，通常是內部循環，專注于運行慢的地方進行優化。在其他地方，一點時間上的損失沒有什么影響。

1. 避免全局變量

# 不推薦寫法。代碼耗時：26.8秒  import math  size = 10000  for x in range(size):      for y in range(size):          z = math.sqrt(x) + math.sqrt(y)

許多程序員剛開始會用 Python 語言寫一些簡單的腳本，當編寫腳本時，通常習慣了直接將其寫為全局變量，例如上面的代碼。但是，由于全局變量和局部變量實現方式不同，定義在全局范圍內的代碼運行速度會比定義在函數中的慢不少。通過將腳本語句放入到函數中，通常可帶來 15% - 30% 的速度提升。

# 推薦寫法。代碼耗時：20.6秒  import math  def main():  # 定義到函數中，以減少全部變量使用      size = 10000      for x in range(size):          for y in range(size):              z = math.sqrt(x) + math.sqrt(y)  main()

2. 避免.（屬性訪問操作符）

2.1 避免模塊和函數屬性訪問

# 不推薦寫法。代碼耗時：14.5秒  import math  def computeSqrt(size: int):      result = []      for i in range(size):          result.append(math.sqrt(i))      return result  def main():      size = 10000      for _ in range(size):          result = computeSqrt(size)  main()

每次使用.（屬性訪問操作符時）會觸發特定的方法，如__getattribute__()和__getattr__()，這些方法會進行字典操作，因此會帶來額外的時間開銷。通過from import語句，可以消除屬性訪問。

# 第一次優化寫法。代碼耗時：10.9秒  from math import sqrt  def computeSqrt(size: int):      result = []      for i in range(size):          result.append(sqrt(i))  # 避免math.sqrt的使用      return result  def main():      size = 10000      for _ in range(size):          result = computeSqrt(size)  main()

在第 1 節中我們講到，局部變量的查找會比全局變量更快，因此對于頻繁訪問的變量sqrt，通過將其改為局部變量可以加速運行。

# 第二次優化寫法。代碼耗時：9.9秒  import math  def computeSqrt(size: int):      result = []      sqrt = math.sqrt  # 賦值給局部變量      for i in range(size):          result.append(sqrt(i))  # 避免math.sqrt的使用      return result  def main():      size = 10000      for _ in range(size):          result = computeSqrt(size)  main()

除了math.sqrt外，computeSqrt函數中還有.的存在，那就是調用list的append方法。通過將該方法賦值給一個局部變量，可以徹底消除computeSqrt函數中for循環內部的.使用。

# 推薦寫法。代碼耗時：7.9秒  import math  def computeSqrt(size: int):      result = []      append = result.append      sqrt = math.sqrt    # 賦值給局部變量      for i in range(size):          append(sqrt(i))  # 避免 result.append 和 math.sqrt 的使用      return result  def main():      size = 10000      for _ in range(size):          result = computeSqrt(size)    main()

2.2 避免類內屬性訪問

# 不推薦寫法。代碼耗時：10.4秒  import math  from typing import List  class DemoClass:      def __init__(self, value: int):          self._value = value       def computeSqrt(self, size: int) -> List[float]:          result = []          append = result.append          sqrt = math.sqrt          for _ in range(size):              append(sqrt(self._value))          return result  def main():      size = 10000      for _ in range(size):          demo_instance = DemoClass(size)          result = demo_instance.computeSqrt(size)  main()

避免.的原則也適用于類內屬性，訪問self._value的速度會比訪問一個局部變量更慢一些。通過將需要頻繁訪問的類內屬性賦值給一個局部變量，可以提升代碼運行速度。

# 推薦寫法。代碼耗時：8.0秒  import math  from typing import List  class DemoClass:      def __init__(self, value: int):          self._value = value      def computeSqrt(self, size: int) -> List[float]:          result = []          append = result.append          sqrt = math.sqrt          value = self._value          for _ in range(size):              append(sqrt(value))  # 避免 self._value 的使用          return result def main():      size = 10000      for _ in range(size):          demo_instance = DemoClass(size)          demo_instance.computeSqrt(size) main()

3. 避免不必要的抽象

# 不推薦寫法，代碼耗時：0.55秒  class DemoClass:      def __init__(self, value: int):          self.value = value      @property      def value(self) -> int:          return self._value      @value.setter      def value(self, x: int):          self._value = x  def main():      size = 1000000      for i in range(size):          demo_instance = DemoClass(size)          value = demo_instance.value          demo_instance.value = i  main()

任何時候當你使用額外的處理層（比如裝飾器、屬性訪問、描述器）去包裝代碼時，都會讓代碼變慢。大部分情況下，需要重新進行審視使用屬性訪問器的定義是否有必要，使用getter/setter函數對屬性進行訪問通常是 C/C++ 程序員遺留下來的代碼風格。如果真的沒有必要，就使用簡單屬性。

# 推薦寫法，代碼耗時：0.33秒  class DemoClass:      def __init__(self, value: int):          self.value = value  # 避免不必要的屬性訪問器  def main():      size = 1000000     for i in range(size):          demo_instance = DemoClass(size)          value = demo_instance.value          demo_instance.value = i  main()

4. 避免數據復制

4.1 避免無意義的數據復制

# 不推薦寫法，代碼耗時：6.5秒  def main():      size = 10000      for _ in range(size):          value = range(size)          value_list = [x for x in value]         square_list = [x * x for x in value_list]  main()

上面的代碼中value_list完全沒有必要，這會創建不必要的數據結構或復制。

# 推薦寫法，代碼耗時：4.8秒  def main():      size = 10000      for _ in range(size):          value = range(size)          square_list = [x * x for x in value]  # 避免無意義的復制 main()

另外一種情況是對 Python 的數據共享機制過于偏執，并沒有很好地理解或信任 Python 的內存模型，濫用 copy.deepcopy()之類的函數。通常在這些代碼中是可以去掉復制操作的。

4.2 交換值時不使用中間變量

# 不推薦寫法，代碼耗時：0.07秒  def main():      size = 1000000      for _ in range(size):          a = 3          b = 5          temp = a          a = b          b = temp  main()

上面的代碼在交換值時創建了一個臨時變量temp，如果不借助中間變量，代碼更為簡潔、且運行速度更快。

# 推薦寫法，代碼耗時：0.06秒  def main():      size = 1000000      for _ in range(size):          a = 3          b = 5          a, bb = b, a  # 不借助中間變量    main()

4.3 字符串拼接用join而不是+

# 不推薦寫法，代碼耗時：2.6秒  import string  from typing import List  def concatString(string_list: List[str]) -> str:      result = ''      for str_i in string_list:          result += str_i      return result  def main():      string_list = list(string.ascii_letters * 100)      for _ in range(10000):          result = concatString(string_list)  main()

當使用a + b拼接字符串時，由于 Python 中字符串是不可變對象，其會申請一塊內存空間，將a和b分別復制到該新申請的內存空間中。因此，如果要拼接  個字符串，會產生  個中間結果，每產生一個中間結果都需要申請和復制一次內存，嚴重影響運行效率。而使用join()拼接字符串時，會首先計算出需要申請的總的內存空間，然后一次性地申請所需內存，并將每個字符串元素復制到該內存中去。

# 推薦寫法，代碼耗時：0.3秒  import string  from typing import List  def concatString(string_list: List[str]) -> str:      return ''.join(string_list)  # 使用 join 而不是 +  def main():      string_list = list(string.ascii_letters * 100)      for _ in range(10000):          result = concatString(string_list)  main()

5. 利用if條件的短路特性

# 不推薦寫法，代碼耗時：0.05秒  from typing import List  def concatString(string_list: List[str]) -> str:      abbreviations = {'cf.', 'e.g.', 'ex.', 'etc.', 'flg.', 'i.e.', 'Mr.', 'vs.'}      abbr_count = 0      result = ''      for str_i in string_list:          if str_i in abbreviations:              result += str_i      return result  def main():      for _ in range(10000):          string_list = ['Mr.', 'Hat', 'is', 'Chasing', 'the', 'black', 'cat', '.']          result = concatString(string_list)  main()

if 條件的短路特性是指對if a and b這樣的語句， 當a為False時將直接返回，不再計算b；對于if a or b這樣的語句，當a為True時將直接返回，不再計算b。因此， 為了節約運行時間，對于or語句，應該將值為True可能性比較高的變量寫在or前，而and應該推后。

# 推薦寫法，代碼耗時：0.03秒  from typing import List  def concatString(string_list: List[str]) -> str:      abbreviations = {'cf.', 'e.g.', 'ex.', 'etc.', 'flg.', 'i.e.', 'Mr.', 'vs.'}      abbr_count = 0      result = ''      for str_i in string_list:          if str_i[-1] == '.' and str_i in abbreviations:  # 利用 if 條件的短路特性              result += str_i      return result def main():      for _ in range(10000):          string_list = ['Mr.', 'Hat', 'is', 'Chasing', 'the', 'black', 'cat', '.']          result = concatString(string_list)  main()

6. 循環優化

6.1 用for循環代替while循環

# 不推薦寫法。代碼耗時：6.7秒  def computeSum(size: int) -> int:      sum_ = 0      i = 0      while i < size:          sum_ += i          i += 1      return sum_  def main():      size = 10000      for _ in range(size):          sum_ = computeSum(size) main()

Python 的for循環比while循環快不少。

# 推薦寫法。代碼耗時：4.3秒  def computeSum(size: int) -> int:      sum_ = 0      for i in range(size):  # for 循環代替 while 循環          sum_ += i      return sum_  def main():      size = 10000      for _ in range(size):          sum_ = computeSum(size)  main()

6.2 使用隱式for循環代替顯式for循環

針對上面的例子，更進一步可以用隱式for循環來替代顯式for循環

# 推薦寫法。代碼耗時：1.7秒  def computeSum(size: int) -> int:      return sum(range(size))  # 隱式 for 循環代替顯式 for 循環  def main():      size = 10000      for _ in range(size):          sum = computeSum(size) main()

6.3 減少內層for循環的計算

# 不推薦寫法。代碼耗時：12.8秒  import math def main():      size = 10000      sqrt = math.sqrt      for x in range(size):          for y in range(size):              z = sqrt(x) + sqrt(y)  main()

上面的代碼中sqrt(x)位于內側for循環， 每次訓練過程中都會重新計算一次，增加了時間開銷。

# 推薦寫法。代碼耗時：7.0秒  import math  def main():      size = 10000      sqrt = math.sqrt      for x in range(size):          sqrtsqrt_x = sqrt(x)  # 減少內層 for 循環的計算          for y in range(size):              z = sqrt_x + sqrt(y) main()

7. 使用numba.jit

我們沿用上面介紹過的例子，在此基礎上使用numba.jit。numba可以將 Python 函數 JIT 編譯為機器碼執行，大大提高代碼運行速度。關于numba的更多信息見下面的主頁：

http://numba.pydata.org/numba.pydata.org

# 推薦寫法。代碼耗時：0.62秒  import numba  @numba.jit  def computeSum(size: float) -> int:     sum = 0      for i in range(size):          sum += i      return sum  def main():      size = 10000      for _ in range(size):          sum = computeSum(size)  main()

8. 選擇合適的數據結構

Python 內置的數據結構如str, tuple, list, set, dict底層都是 C 實現的，速度非常快，自己實現新的數據結構想在性能上達到內置的速度幾乎是不可能的。

list類似于 C++ 中的std::vector，是一種動態數組。其會預分配一定內存空間，當預分配的內存空間用完，又繼續向其中添加元素時，會申請一塊更大的內存空間，然后將原有的所有元素都復制過去，之后銷毀之前的內存空間，再插入新元素。刪除元素時操作類似，當已使用內存空間比預分配內存空間的一半還少時，會另外申請一塊小內存，做一次元素復制，之后銷毀原有大內存空間。因此，如果有頻繁的新增、刪除操作，新增、刪除的元素數量又很多時，list的效率不高。此時，應該考慮使用collections.deque。collections.deque是雙端隊列，同時具備棧和隊列的特性，能夠在兩端進行  復雜度的插入和刪除操作。

list的查找操作也非常耗時。當需要在list頻繁查找某些元素，或頻繁有序訪問這些元素時，可以使用bisect維護list對象有序并在其中進行二分查找，提升查找的效率。

另外一個常見需求是查找極小值或極大值，此時可以使用heapq模塊將list轉化為一個堆，使得獲取最小值的時間復雜度是  。

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