作者: Christopher Tao
翻譯：王可汗
校對：王雨桐
本文約1800字，建議閱讀5分鐘
本文總結(jié)了Python代碼中經(jīng)常被忽略的影響代碼的運行速度常見問題。
隨著Python的流行，用戶數(shù)量也在增加。Python確實相對容易上手，也非常靈活，因此有更多可能的方式來實現(xiàn)一個函數(shù)。當(dāng)有多種方法可以實現(xiàn)一件特定的事情時，這意味著每種方法都有優(yōu)缺點。在本文中，我收集了6種編寫Python代碼的典型方法，這些方法可能導(dǎo)致相對較差的性能。在使用Python時，我們無法避免的一件事就是導(dǎo)入模塊，無論是內(nèi)置模塊還是第三方模塊。有時我們可能只需要其中的一個或幾個函數(shù)或?qū)ο?。在這種情況下，我們應(yīng)該只導(dǎo)入需要的函數(shù)或?qū)ο?，而不是?dǎo)入根模塊。這里有一個簡單的例子。假設(shè)我們需要在程序中計算一些數(shù)字的平方根。
在這個錯誤的示例中，我們導(dǎo)入了math模塊，并使用math.sqrt()訪問該函數(shù)。當(dāng)然它可以運行，但是如果我們直接導(dǎo)入sqrt()函數(shù)，性能會更好。
這比原來的快了25%。此外如果我們需要在程序中多次使用平方根函數(shù)，代碼將會更整潔。在Python中訪問對象的屬性或函數(shù)時，使用.是非常直觀的。這種方法大多數(shù)時候都沒有問題。然而如果我們能夠避免使用點或點鏈接，那么性能便會變得更好。
如果你不相信它能起到同樣的作用，我們可以驗證一下。
注意：我可以預(yù)料到許多Python開發(fā)人員會跳出來說，這個例子中的技術(shù)有點可笑。事實上即使是我自己，也很少像上面那樣寫代碼。然而我們應(yīng)該知道怎樣的代碼是更高效的，可以使實現(xiàn)更快。如果我們想要添加列表并從列表中移除項目，我們應(yīng)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。字符串在Python中是不可變的。因此當(dāng)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。
具體來說，對于每個子字符串，它需要請求一個內(nèi)存地址，然后將它與該內(nèi)存地址中的原始字符串連接起來。這就產(chǎn)生了一種開銷。
然而當(dāng)我們使用join()函數(shù)時，該函數(shù)事先知道所有子字符串，并根據(jù)最終的字符串長度分配內(nèi)存地址。因此省去了為每個子字符串分配內(nèi)存的開銷。注意點：強烈建議盡可能多地使用join()函數(shù)。然而，有時我們可能只想連接兩個字符串。或者只是為了方便起見，我們想使用“+”。在這些情況下，使用“+”號可以獲得更好的可讀性和更短的代碼長度。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，通常要引入一個臨時變量來實現(xiàn)，如下所示。
很明顯我們需要一個臨時變量作為過渡。當(dāng)變量b的值被傳遞給變量a時，它用于保存變量a的值，然后a的值可以被賦給變量b。然而在Python中，我們不需要使用臨時變量。Python有如下內(nèi)置語法來實現(xiàn)這個值交換。這不僅提升了效率，而且使代碼更加整潔。五、在if條件下使用短路邏輯（short-circuit）短路計算在許多編程語言中都存在，Python也是如此。它指的是一些布爾運算符的計算邏輯，只有在第一個參數(shù)不足以確定整個表達(dá)式的值時，才執(zhí)行或計算第二個參數(shù)。讓我們用一個例子來演示。假設(shè)我們有如下列表。my_dict = [ { 'name': 'Alice', 'age': 28 }, { 'name': 'Bob', 'age': 23 }, { 'name': 'Chris', 'age': 33 }, { 'name': 'Chelsea', 'age': 2 }, { 'name': 'Carol', 'age': 24 }]
我們的工作是篩選名單，找出姓名以“C”開頭、年齡在30歲以上的所有人。
前面示例中的代碼沒有任何錯誤。然而在這個虛構(gòu)的例子中，只有“Chris”的年齡超過30歲。因此如果我們先寫出檢查名字的條件，則滿足了3個名字(Chris, Chelsea, Carol)。然后檢查這三個人的年齡是否滿足第二個條件。但是由于短路邏輯，如果我們先寫年齡條件，只有Chris的年齡在30歲以上，我們會再次檢查他的名字是否以“C”開頭。
六、如果可以使用for循環(huán)，就不要使用while循環(huán)Python使用大量C語言來提高性能，即CPython。在循環(huán)語句方面，與while循環(huán)相比，Python中的for循環(huán)有相對較少的步驟，而更多的步驟是作為C代碼運行的。因此當(dāng)我們可以在Python中使用for循環(huán)時，盡量避免使用while循環(huán)。這不僅是因為在Python中for循環(huán)更優(yōu)雅，而且性能更好。
在本文中，我列出了6個可以使Python程序更快的技巧。但是我們也需要特別注意的是，我們不應(yīng)該總是把性能放在第一位。有時可讀性和簡潔性也應(yīng)該考慮在內(nèi)，這一切最重要的是平衡。Six Bad Manners that Make YourPython Program Slowerhttps://towardsdatascience.com/6-bad-manners-makes-your-python-program-slower-15b6fce62927
王可汗，清華大學(xué)機械工程系直博生在讀。曾經(jīng)有著物理專業(yè)的知識背景，研究生期間對數(shù)據(jù)科學(xué)產(chǎn)生濃厚興趣，對機器學(xué)習(xí)AI充滿好奇。期待著在科研道路上，人工智能與機械工程、計算物理碰撞出別樣的火花。希望結(jié)交朋友分享更多數(shù)據(jù)科學(xué)的故事，用數(shù)據(jù)科學(xué)的思維看待世界。
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