python - 优化Python代码

coder 2023-05-26 原文

我一直在研究interviewstreet.com上的一个编码难题，我遇到了一个效率问题。有人能建议我在哪里修改代码以使其更快、更高效吗？
Here's the code
Here's the problem statement if you're interested

最佳答案

如果您的问题是一般优化python代码（我认为应该是；），那么您可以做各种无遗嘱的事情，但首先：
您可能不应该过分优化Python代码！如果您正在使用最快的算法来解决您试图解决的问题，而Python的速度不够快，那么您可能应该使用不同的语言。
也就是说，您可以采用几种方法（因为有时您确实希望加快Python代码的速度）：
配置文件（请先执行此操作！）
分析python代码有很多种方法，但我要提到两种方法：cProfile (or profile) module和PyCallGraph。
碳纤维
这是你实际应该使用的，尽管解释结果可能有点令人生畏。
它通过记录每个函数的输入或退出时间以及调用函数是什么（以及跟踪异常）来工作。
您可以这样在cprofile中运行函数：

import cProfile
cProfile.run('myFunction()', 'myFunction.profile')

然后查看结果：

import pstats
stats = pstats.Stats('myFunction.profile')
stats.strip_dirs().sort_stats('time').print_stats()

这将向您展示大部分时间用于哪些功能。
比重计
PyCallGraph提供了一种分析python程序的最漂亮和最简单的方法——这是了解程序时间在哪里花费的一个很好的介绍，但是它增加了大量的执行开销。
要运行pycallgraph：

pycallgraph graphviz ./myprogram.py

简单！您将得到一个PNG图形图像作为输出（可能在一段时间之后…）
使用库
如果您试图在python中做一些模块已经存在的事情（甚至可能在标准库中），那么使用该模块！
大多数标准库模块都是用C语言编写的，它们的执行速度将比类似的python实现（比如，bisection search）快数百倍。
让翻译尽可能多地做你的工作
解释器会为您做一些事情，比如循环。真正地？对！您可以使用map、reduce和filter关键字显著加速紧密循环：
考虑：

for x in xrange(0, 100):
    doSomethingWithX(x)

VS：

map(doSomethingWithX, xrange(0,100))

很明显，这可能更快，因为解释器只需要处理一个语句，而不是两个，但这有点含糊…事实上，这种速度更快有两个原因：
所有流控制（我们已经完成了循环…）都在解释器中完成。
DoSomethingWithX函数名只解析一次
在for循环中，每次循环python都必须精确地检查doSomethingWithX函数的位置！即使有了缓存，这也有点开销。
记住，python是一种解释语言
（请注意，本节实际上是关于微小的优化，您不应该让这些优化影响您正常的、可读的编码风格！）
如果您来自编译语言（如C或Fortran）编程的背景，那么关于不同python语句的性能的一些事情可能会令人惊讶：
便宜，贵
如果您有这样的代码：

if somethingcrazy_happened:
     uhOhBetterDoSomething()
else:
     doWhatWeNormallyDo()

如果发生了疯狂的事情，try:会抛出一个异常，那么这样安排代码会更快：

try:
    doWhatWeNormallyDo()
except SomethingCrazy:
    uhOhBetterDoSomething()

为什么？好吧，解释器可以直接进入并开始做你通常做的事情；在第一种情况下，解释器必须在每次执行if语句时做一个符号查找，因为名称可能引用自上次执行语句以来不同的东西！（尤其是当if是doWhatWeNormallyDo()时，名称查找是非常重要的）。
你是说谁？？
由于名称查找的成本，最好在函数中缓存全局值，并将简单的布尔测试烘焙到如下函数中：
未优化的功能：

def foo():
    if condition_that_rarely_changes:
         doSomething()
    else:
         doSomethingElse()

优化的方法，而不是使用变量，利用这样一个事实：无论如何，解释器都在对函数进行名称查找！
当条件成立时：

foo = doSomething # now foo() calls doSomething()

当条件变为错误时：

foo = doSomethingElse # now foo() calls doSomethingElse()

派皮
PyPy是用python编写的python实现。当然，这意味着它将以无限慢的速度运行代码？不，Pypy实际上使用实时编译器（just-in-time compiler，JIT）来运行python程序。
如果您不使用任何外部库（或者您确实使用的库是compatible with PyPy），那么这是一种非常简单的方法（几乎可以肯定）加速程序中的重复任务。
基本上，JIT可以生成代码来完成Python解释器所做的工作，但速度要快得多，因为它是为单个案例生成的，而不是必须处理所有可能的合法Python表达式。
下一步看哪里
当然，您首先应该考虑的是改进算法和数据结构，并考虑诸如缓存之类的问题，甚至是您是否需要在一开始就做这么多事情，但无论如何：
python.org wiki的This page提供了很多关于如何加速python代码的信息，尽管其中一些已经过时了。
这里是关于优化循环的BDFL himself主题。
有很多事情，即使是从我自己有限的经验中，我错过了，但这个答案已经足够长了！
这都是基于我最近对一些不够快的python代码的体验，我想再次强调，我并不认为我所建议的是一个好主意，有时候，你必须……

关于python - 优化Python代码，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/7165465/

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