本文用以記錄在python開發(fā)中遇到的性能提高技巧
持續(xù)更新中...
1.字符串
在python中string對象是不可變的，而字符串的相加會產(chǎn)生新的字符串。
當需要迭代生成一個長字符串時逐一相加不僅會影響速度也會而外增加內(nèi)存消耗（如中間結(jié)果，參考java StringBuffer）, 但是當僅需鏈接很少的字符串時join方法未必明智
- join的恰當使用
- ""%()
- format比較慢
避免
s = ""
for x in list1:
s += x
推薦
s.join(list1)
避免
s = ""
for x in list1:
s += fun(x)
推薦
list2 = [ fun(x) for x in list1 ]
s = "".join(list2)
避免
out = "<html>" + head + prologue + query + tail + "</html>"
建議
out = "<html>%(head)s%(prologue)s%(query)s%(tail)s</html>" % locals()
#變量相加過多時此方法較優(yōu)，反之較差
2.循環(huán)
python解釋器在解釋for循環(huán)時會有較大的性能損耗，如果可以建議多使用列表解析來代替for循環(huán),另外迭代器也在優(yōu)化時間外還能夠減少內(nèi)存開銷,在調(diào)用自寫函數(shù)時map也會提高程序性能
newlist = [s.upper() for s in oldlist]
iterator = (s.upper() for s in oldlist)
newlist = list(iterator)
在循環(huán)中盡量避免 .（點號操作符）的使用，因為這往往會增加調(diào)用開銷
避免
newlist = []
for x in oldlist:
newlist.append(x.upper())
建議
newlist = []
append = newlist.append
upper = str.upper
for x in oldlist:
append(upper(x))
3.變量
在函數(shù)中盡量使用局部變量，因為調(diào)用解釋器會先搜索局部變量再搜索全局變量
避免
def f1():
newlist = []
append = newlist.append
upper = str.upper
global oldlist
for x in oldlist:
append(tool1(x))
return newlist
建議
def f2(oldlist):
newlist = []
append = newlist.append
for x in oldlist:
append(tool1(x))
return newlist
4.字典
針對無初值的情況進行優(yōu)化（提升并不多20%左右，但在一定程度上降低了可讀性）
原始方法
def f5(oldlist):
d = {}
for string in oldlist:
if string not in d:
d[string] = 0
else:
d[string] += 1
優(yōu)化方法
def f6(oldlist):
d = {}
for string in oldlist:
try:
d[string] += 1
except KeyError:
d[string] = 0
from collections import defaultdict
def f8(oldlist):
d = defaultdict(int)
for string in oldlist:
d[string] += 1
