Python 性能優(yōu)化技巧總結(jié)
1.使用測量工具,量化性能才能改進(jìn)性能,常用的timeit
和memory_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來解決費(fèi)時(shí)的處理,c是效率的代名詞,也是python用來解決效率問題的主要途徑,甚至有時(shí)候我都覺得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CPython
和cffi
都是屌屌的存在;
3.優(yōu)化算法,所有語言通病,算法的提升我覺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來加速了;
6.延遲加載,import
不是一定要寫在一頁的開始,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,解釋性語言就這樣,跟其它編譯型語言比就是蝸牛,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就沒有這個(gè)問題了;
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)為平臺依賴的c、.net、java的中間語言,方式非常聰明,大愛,但是缺點(diǎn)是庫的支持還不完善,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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