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Python 性能優(yōu)化技巧總結(jié)

 更新時(shí)間:2016年11月01日 08:45:17   投稿:hebedich  
代碼優(yōu)化能夠讓程序運(yùn)行更快,它是在不改變程序運(yùn)行結(jié)果的情況下使得程序的運(yùn)行效率更高,根據(jù) 80/20 原則,實(shí)現(xiàn)程序的重構(gòu)、優(yōu)化、擴(kuò)展以及文檔相關(guān)的事情通常需要消耗 80% 的工作量。優(yōu)化通常包含兩方面的內(nèi)容:減小代碼的體積,提高代碼的運(yùn)行效率。

1.使用測(cè)量工具,量化性能才能改進(jìn)性能,常用的timeitmemory_profiler,此外還有profile、cProfile、hotshot等,memory_profiler用了psutil,所以不能跟蹤cpython的擴(kuò)展;

2.用C來(lái)解決費(fèi)時(shí)的處理,c是效率的代名詞,也是python用來(lái)解決效率問(wèn)題的主要途徑,甚至有時(shí)候我都覺(jué)得python是c的完美搭檔。常用的是Cython,直接把py代碼c化然后又能像使用py包一樣使用,其次是ctypes,效率最最高的存在,最后還有CPythoncffi都是屌屌的存在;

3.優(yōu)化算法,所有語(yǔ)言通病,算法的提升我覺(jué)得是在所有提升之上的,但也是最難的,好在現(xiàn)在大部分常用的算法都已經(jīng)封包,除非自己給自己挖坑,所以弄懂標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)里的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和常用api是如何實(shí)現(xiàn)的很重要;

4.2里的實(shí)現(xiàn)有人做了更高效的包用以替換python中常見(jiàn)的一些實(shí)現(xiàn),如果瓶頸在stringio、pickle、profile這類上的可以考慮替換為c的版本;

5.數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)盡量使用元組tuple,特別是數(shù)據(jù)量大的時(shí)候,實(shí)在不行l(wèi)ist也可以,盡量不要用class,如果一定要用可以加slot,效率再不夠就只能結(jié)合2來(lái)加速了;

6.延遲加載,import不是一定要寫(xiě)在一頁(yè)的開(kāi)始,哪里都可以,越碎片越能把包的加載延遲甚至不被加載;

7.用multiprocessing來(lái)實(shí)現(xiàn)多線程,可以跳出GIL的限制;

8.python處理循環(huán)很爛,解釋性語(yǔ)言就這樣,跟其它編譯型語(yǔ)言比就是蝸牛,所以減少循環(huán)次數(shù)和嵌套次數(shù)能顯著提升性能,當(dāng)然了使用pypy就沒(méi)有這個(gè)問(wèn)題了;

9.使用加速器,很喜歡psyco的使用方式,如果用2.7-的版本那么不失為一個(gè)懶人的選擇,現(xiàn)在已經(jīng)不再維護(hù),創(chuàng)始人去了pypy,pypy是用Python實(shí)現(xiàn)的python,底層轉(zhuǎn)為平臺(tái)依賴的c、.net、java的中間語(yǔ)言,方式非常聰明,大愛(ài),但是缺點(diǎn)是庫(kù)的支持還不完善,我的項(xiàng)目基本都能支持,解決幾個(gè)小問(wèn)題即可,如果性能瓶頸在循環(huán)和內(nèi)存上可以試試,最大的好處是不需要更改一句代碼和做另外的設(shè)置,沒(méi)有任何侵入。

參考資料:

Python 代碼性能優(yōu)化技巧: https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-python-optim/

Python性能優(yōu)化技巧: http://kuanghy.github.io/2016/09/26/python-optimize

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