Python代碼的優化方法有哪些

這篇文章主要介紹“Python代碼的優化方法有哪些”，在日常操作中，相信很多人在Python代碼的優化方法有哪些問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”Python代碼的優化方法有哪些”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！

1. 優化代碼和算法

首先，要仔細閱讀你的代碼和算法。通過執行更優算法或添加緩存可以解決很多速度問題。具體的準則能寫整本書，但要遵循的一些通用準則是：

• 測試，不要猜測。測試代碼哪些部分的運行耗費最長時間，首先關注這些部分。

• 減少內存使用量。通常情況下，請嘗試減少內存使用量。例如：逐行分析一個大型文件，而不先將其存儲到內存中。

• 執行緩存。如果你從磁盤，網絡和數據庫中執行許多重復的搜索，那么執行緩存可能是一個很大的優化。

• 盡可能減少代碼中的迭代次數，尤其減少迭代內部操作的次數。

• 避免(深度)遞歸。對Python解釋器而言，這需要大量內存和內務處理，改用生成器和迭代等。

• 重用對象，而不是在每次迭代中創建新對象。Python必須清理已經創建的每個對象才能釋放內存。這被稱作垃圾回收。許多未使用對象的垃圾回收過程會大大降低軟件速度。

• 不要這樣做。你真的需要執行該操作嗎?它可以被放在之后完成嗎?或是該操作可被一次完成，并可以存儲其結果而不進行一遍又一遍地計算?

2. 使用PyPy

你可能正在使用Python的參考實現——CPython，它之所以被稱作CPython，是因為它由C語言編寫而成。很多人都在用它。

但如果確定自己的代碼為計算密集型，PyPy會是一個更好的選擇。它有可能是一種快速解決方案，且無需更改單行代碼。

PyPy聲稱：它比CPython平均快4.4倍。它通過使用一種叫作即時編譯(JIT)的技術加快代碼執行速度，其他的JIT還包括Java和.NET框架。而CPython使用解釋器執行代碼，盡管這提供了很大程度的靈活性，速度卻非常慢。

使用JIT，可以在運行程序的同時編譯代碼。它結合了提前編譯(由C和C  ++等語言使用)的速度優勢和解釋器的靈活性。此外，JIT編譯器還可以在代碼運行時繼續將其優化。代碼運行時間越長，就越優化。

PyPy在近幾年里發展很快，通常可以被用作Python 2和3的直接替代。它也可以與Pipenv等工具完美配合使用。

3. 使用Asyncio

Asyncio是Python中一個相對較新的核心庫。它與線程解決了相同的問題：即加速了I/O密集型軟件系統，但Asyncio實現方式不同。

筆者其實并不喜歡在Python中使用asyncio。Asyncio相當復雜，特別是對于初學者。而且由于asyncio庫在過去的幾年中發展了很多，網絡上的教程和示例代碼通常已經過時。

但這并不意味著它沒有用。這是一種強大的范例，可用于許多高性能應用程序。

4. 使用多線程

多數軟件系統為I/O密集型，而非計算密集型：

• I/O密集型 —軟件系統通常在等待輸入/輸出操作完成。從網絡或慢速存儲器中獲取數據時通常是這種情況。

• 計算密集型 —軟件系統使CPU(中央處理器)達到極限。它使用CPU的所有功能來生成所需的結果。

在從網絡或磁盤中等待回答時，可以使用多個線程維持其他部分的運行。

線程是獨立的執行序列。默認情況下，Python程序具有一個主線程。但可以創建更多線程，并讓Python在不同線程之間轉換。這種轉換發生非常快，顯得似乎在同時并排運行。

線程是獨立的執行序列，共享相同的存儲

不同于其他語言，Python多線程不能同時運行，而是輪流運行，這主要是因為它的全局解釋器鎖(GIL)的機制。

可見，多線程將對I / O密集型軟件系統產生巨大影響，但對計算密集型軟件系統而言用途甚微。

為何會這樣?很簡單。當一個線程等待來自網絡的回答時，其他線程能夠繼續運行。如果執行大量網絡請求，使用多線程會大有不同。但如果多線程正在執行大量計算，則它們只是等候自己的輪次再繼續執行。線程只會引入更多的開銷。

5. 同時使用更多處理器

如果軟件系統為計算密集型，則通常可以通過同時使用更多處理器的方式來重寫代碼。這樣，就可以線性擴展執行速度。

這被稱做并行性。并非所有算法都可以并行運行。例如，簡單地并行化遞歸算法是不可能的。但是幾乎總會有一種替代算法可以很好地進行并行工作。

有兩種使用更多處理器的方式：

• 在同一臺計算機上使用多個處理器和/或內核。在Python中，這可以通過使用多處理庫來完成。

• 用計算機網絡來使用分布在多臺機器上的處理器。我們稱其為分布式計算。

不同于線程庫，多處理庫繞過了Python全局解釋器鎖。它實際上是通過生成多個Python實例來實現的。因此，使用多線程在一個Python進程中輪流執行，你將擁有多個Python處理器來同時運行代碼。

可視化多處理

多處理庫又與線程庫十分相似。那為什么還要考慮線程化?沒錯，線程處理“更輕便”。它只需要一個正在運行的Python解釋器，所需的內存更少，生成新進程也有其開銷。因此，如果代碼為I/O密集型，使用線程可能足夠了。

使軟件系統并行工作后，將分布式計算與諸如Hadoop之類的功能結合使用僅需一小步。通過利用云計算平臺，目前可以相對輕松地加快運行速度。例如，可以在云中處理龐大的數據集，并在本地使用結果。使用混合操作方式，可以節省一些現金，要知道，云平臺的計算功能可是非常昂貴的。

到此，關于“Python代碼的優化方法有哪些”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！