刷新認知！這6種讓 Python 程序變慢的壞習慣我一直在用！

我們知道 Python 是一門非常流行的開發(fā)語言，它語言簡潔并且容易學習，一個功能可能有多種實現(xiàn)方式。只要有多種方法做一件特定的事情，那就意味著每種方法都性能的差異。

在本文中，我總結了?6 種 Python 編寫方式案例，喜歡記得關注、點贊、收藏。

1.不要導入根模塊

在使用 Python 時，我們無法避免的一件事是導入模塊，無論是內置模塊還是第三方模塊。有時，我們可能只需要該模塊中的一個或幾個函數或對象。在這種情況下，我們應該嘗試只導入我們需要的函數或對象，而不是導入根模塊。

這是一個簡單的例子。假設我們需要計算程序中某些數字的平方根。

較慢的示例

在不好的例子中，我們導入了 math 模塊，并使用 math.sqrt() 來訪問該函數。當然，它沒有任何問題，但如果我們可以導入 sqrt() 函數，性能會更好。

更快的例子

2.避免使用點/點鏈

使用 dot 非常直觀。在 Python 中訪問對象的屬性或函數。大多數時候，沒有問題。但是，如果我們可以避免使用點甚至鏈接點，性能實際上會更好。

下面的示例顯示將數字附加到列表中，然后將其刪除。

較慢的示例

更快的例子

如果你不相信這實際上做同樣的事情，我們可以驗證它。

我可以預料到許多 Python 開發(fā)人員會跳出來說這個例子中的技術有點荒謬。事實上，即使是我自己，我也很少像上面那樣寫代碼。然而，很高興知道我們可以這樣編程，甚至可以讓它更快。

如果我們想附加到一個列表并從中刪除數百萬次的項目，我們可能應該考慮使用這個技巧。這就是為什么我們需要平衡代碼的性能和可讀性。

3.不要使用 + 連接字符串

字符串在 Python 中是不可變的。因此，當我們使用"+"將多個字符串連接成一個長字符串時，每個子字符串都是單獨操作的。

較慢的示例

具體來說，對于每個子字符串，它需要請求一個內存地址，然后將它與該內存地址中的原始字符串連接起來,這成為一種開銷。

更快的例子

但是，當我們使用 join() 函數時，該函數事先知道所有子字符串，并且內存地址分配的長度適合最終連接的字符串。因此，沒有為每個子串分配內存的開銷。

強烈建議盡可能使用 join() 函數。但是，有時我們可能只想連接兩個字符串?；蛘?，只是為了方便起見，我們想使用“+”。在這些情況下，使用“+”號會帶來更好的可讀性和更少的代碼長度。

4.不要使用臨時變量進行價值交換

許多算法需要兩個變量的值交換。在大多數其他編程語言中，這通常是通過引入一個臨時變量來完成的，如下所示。

較慢的示例

更快的例子

但是，在 Python 中，我們不必使用 temp 變量。Python 具有內置語法來實現(xiàn)此值交換，如下所示。

5.使用 If-Condition 短路

"短路"評估存在于許多編程語言中，Python 也是如此?；旧希傅氖悄承┎紶栠\算符的行為，其中僅當第一個參數不足以確定整個表達式的值時才執(zhí)行或評估第二個參數。

讓我們在一個例子中演示這一點。假設我們有一個列表如下。

my_dict?=?[
????{
????????'name':?'Alice',
????????'age':?28
????},
????{
????????'name':?'Bob',
????????'age':?23
????},
????{
????????'name':?'Chris',
????????'age':?33
????},
????{
????????'name':?'Chelsea',
????????'age':?2
????},
????{
????????'name':?'Carol',
????????'age':?24
????}
]

我們的工作是對列表進行過濾，找出所有名字以"C"開頭，年齡大于等于30歲的人。

較慢的示例

有兩個條件都需要同時滿足：

• 名稱以"C"開頭
• 年齡≥30 因此，我們可以編寫如下代碼。

更快的例子

前面例子中的代碼沒有任何問題。但是，在這個特殊的虛構示例中，只有"Chris"的年齡在 30 歲以上。

如果我們先寫出檢查名字的條件，那么滿足三個名字（Chris、Chelsea 和 Carol）。然后，將針對所有這 3 個人再次檢查有關年齡的第二個條件。

但是，因為短路評估，如果我們先寫年齡條件，只有 Chris 的年齡在30歲以上，并且會再次檢查他的名字是否以"C"開頭。

在這種情況下，它幾乎快了100%。

6.如果可以使用For循環(huán)就不要使用While循環(huán)

Python 使用了很多 C 來提高性能，即 CPython。在循環(huán)語句方面，Python 中的 For-Loop 具有相對較少的步驟，其中更多的步驟作為 C 代碼運行，而不是 While-Loop。

因此，當我們可以在 Python 中使用 For-Loop 時，我們不應該使用 while 循環(huán)。這不僅是因為 For-Loop 在 Python 中更優(yōu)雅，而且性能更好。

較慢的示例

更快的例子

小結

在本文中，我列出了 6 個讓 Python 程序更快的技巧，喜歡記得關注、點贊。

參考鏈接：https://towardsdatascience.com/6-bad-manners-makes-your-python-program-slower-15b6fce62927

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