中槍了吧？六種讓你的 Python 程序變慢的壞習慣
隨著 Python 越來越流行，Python 用戶的數(shù)量也在增加。Python確實比較容易學。它也非常靈活，因此有更多可能的方法來實現(xiàn)一個功能。
然而，只要有多種方法可以做一件特定的事情，就一定意味著每種方法都有優(yōu)點和缺點。在本文中，我收集了 6 種可能導致性能相對較差的 Python 代碼編寫典型方式。
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(shù)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(shù)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(shù)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(shù)。當然，它沒有任何問題，但如果我們可以導入 sqrt() 函數(shù)，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(shù)。大多數(shù)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(shù)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(shù)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(shù)時，該函數(shù)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(shù)。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(shù)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?，它指的是某些布爾運算符的行為，其中僅當?shù)谝粋€參數(shù)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(shù)。
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。但是，也需要密切注意，不要總是把性能放在第一位。有時，還應考慮可讀性和簡潔性。
參考鏈接：https://towardsdatascience.com/6-bad-manners-makes-your-python-program-slower-15b6fce62927
●教你3個python「性能分析」工具，再也不用自己計算函數(shù)耗時了
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