Python使用非常方便、灵活,因此很受欢迎。但正因为如此,导致实现同一功能时,Python代码有很多写法,但不同的写法有不同的性能。因此写Python代码要有良好的习惯,多写高性能的代码。...作者原来平常写Python代码也很随意,直到某天处理大量数据时半天看不到结果,究其原因,是Python代码的性能问题导致的。 1. 列表解析与列表重建 #!.../usr/bin/env python # _*_ coding: utf-8 _*_ import time fr = open('words.txt') t1 = time.time() word_list...3. range与xrange range python中range会直接生成一个list对象。...测试代码: #!
最近在用 Python 写一个一键替换文件的脚本文件,大概的功能是,向程序传递一个本地或 SFTP 目录的参数,程序可以把指定目录所有文件替换到特定应用程序的对应目录。...从目前的代码中能发现至少有 2 个地方可以优化: 函数之间需要传递的参数太多了,可以看看是否全部必要,考虑下如何精简; 部分业务逻辑太细化,有重复的代码实现,导致实现看起来比较臃肿。...对于第 2 点,优化的思路是:合并同类项,对于重复代码的部分,尽可能提取到共用逻辑中实现。...下面是优化后的代码: #执行本地文件替换的具体操作 def ReplaceLocalFiles(filepath, bydir): if (":" not in filepath) or (not...优化后的结果看起来有没有清爽很多? 以上,如果觉得有用,请帮忙转发分享,不甚感激。
Python性能优化的一般步骤: 步骤1:找到性能 瓶颈 步骤2:优化性能 瓶颈 步骤3:goto 『步骤1』 找出瓶颈 不要相信直觉,使用专业工具 使用专业工具:...中,已经用xrange来代替range了,所以在python3里面,不存在这种性能问题。...result.append(i) return result 列表迭代式相对与一般的for循环或while循环迭代方式拥有更好的性能,所以可以用列表迭代式进行代替,但是这样会大大降低代码的可读性...,所以在性能和代码可读性方面要认真权衡。...return item in s 例五: def function1(): l = [] for i in xrange(10000): l.insert(0, i) 这段代码的功能是往列表里面插入
代码优化Part1 分享最近看到的关于代码优化的一些技巧。...""" print timeit.timeit(stmt=s1, number=1000) print timeit.timeit(stmt=s2, number=1000) 运行结果如下: ➜ python...在python3.x里, True 变成了关键字参数,所以上述两种情况就一样了。 cProfile, cStringIO 和 cPickle 使用C语言的版本写的扩展要比原生的要快。...xrange 在python2.x里xrange 是纯C实现的生成器,相对于range来说,它不会一次性计算出所有值在内存中。但它的限制是只能和整型一起工作:你不能使用long或者float。...import 语句的开销 import语句有时候为了限制它们的作用范围或者节省初始化时间,被卸载函数内部,虽然python的解释器不会重复import同一个模块不会出错,但重复导入会影响部分性能。
Python很简单,容易使用,开发效率很高,移植性很好,代码资源也很丰富,被广泛使用。但是Python代码编出来的动态库比较大,python库很全,缺点就是库比较大。...在内存占用方法,随着py库的引入,内存也成倍的增加,这里来讨论下如何来给Python瘦身,以及如何优化内存的占用。 一、如何给Python的动态库瘦身。...Python的代码还是很精练的,所以要减小小代码的大小比较困难,但是仍然有一些思路来减小Python库的大小。 1、strip python动态库。...2、使用代码优化选项:-O3,该参数会对代码进行最大程度的优化,包括优化生成的二进制代码的大小,缺点是优化后会对调试带来困难。 3、去除代码中的Doc String....Python的扩展库放在lib目录下,可以在lib目录下执行下面的命令来编译Python代码: python -OO -m compileall .
这些容器嵌入在 Python 中,可以实现开箱即用。collections 模块提供了额外的高性能数据类型,它们可以优化代码,让一些任务变得更加简洁。...这与从标准的 Python dictionary 中获取元素的方法完全相同。...下面的代码就是一个例子。 相反,它会使用默认值初始化这个键。默认值是根据在创建 defaultdict 对象时作为参数输入的数据类型自动设置的。下面的代码就是一个例子。...collections 库中的 deque 对该功能进行了优化。...namedtuple 官方文档:https://docs.python.org/2/library/collections.html#collections.namedtuple 当你使用 python
Python 语言虽然能做很多事情,但是有一个不足之处,那就是执行效率和性能不够理想。 因此,更有必要进行一定的代码优化来提高 Python 程序的执行效率。...本文章主要是输出自己在 Python 程序优化的经验。 01 尽量使用内置函数 Python 的标准库中有很多内置函数,它们的运行效率都很高。因为很多标准库是使用 C 语言编写的。...在 Python 中,字符串变量在内存中是不可变的。如果使用 "+" 拼接字符串,内存会先创建一个新字符串,然后将两个旧字符串拼接,再复制到新字符串。...fir = 'hello' sec = 'monkey' result = '{}, {}'.format(fir, sec) print(result) 上述代码使用隐式的位置参数,format()...# 将 a 和 b 两个值互换 temp = a a = b b = temp Python 素有优雅的名声,所以有一个更加优雅又快速的方法,那就是多重赋值。
10 个 Python IDE 和代码编辑器 1. Vim 2. Eclipse with PyDev 3. Sublime Text 4. Emacs 5. Komodo Edit 6. ...The Eric Python IDE 10. Interactive Editor for Python 获取帮助 你可以很容易的通过Python解释器获取帮助。...__doc__会显示其文档: 语法 Python中没有强制的语句终止字符,且代码块是通过缩进来指示的。 缩进表示一个代码块的开始,逆缩进则表示一个代码块的结束。...具有列表(list)、元组(tuple)和字典(dictionaries)三种基本的数据结构,而集合(sets)则包含在集合库中(但从Python2.5版本开始正式成为Python内建类型)。...流程控制 Python中可以使用if、for和while来实现流程控制。Python中并没有select,取而代之使用if来实现。使用for来枚举列表中的元素。
参考链接: Python代码的优化技巧 源 / Python那些事 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高,根据 80/20 原则,实现程序的重构、优化、...优化通常包含两方面的内容:减小代码的体积,提高代码的运行效率。 改进算法,选择合适的数据结构 一个良好的算法能够对性能起到关键作用,因此性能改进的首要点是对算法的改进。...定位程序性能瓶颈 对代码优化的前提是需要了解性能瓶颈在什么地方,程序运行的主要时间是消耗在哪里,对于比较复杂的代码可以借助一些工具来定位,python 内置了丰富的性能分析工具,如 profile,cProfile...Python 性能优化工具 Python 性能优化除了改进算法,选用合适的数据结构之外,还有几种关键的技术,比如将关键 python 代码部分重写成 C 扩展模块,或者选用在性能上更为优化的解释器等,...实现的 Python",但实际上它是使用一个称为 RPython 的 Python 子集实现的,能够将 Python 代码转成 C, .NET, Java 等语言和平台的代码。
源 / Python那些事 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高,根据 80/20 原则,实现程序的重构、优化、扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80%...优化通常包含两方面的内容:减小代码的体积,提高代码的运行效率。 改进算法,选择合适的数据结构 一个良好的算法能够对性能起到关键作用,因此性能改进的首要点是对算法的改进。...定位程序性能瓶颈 对代码优化的前提是需要了解性能瓶颈在什么地方,程序运行的主要时间是消耗在哪里,对于比较复杂的代码可以借助一些工具来定位,python 内置了丰富的性能分析工具,如 profile,cProfile...Python 性能优化工具 Python 性能优化除了改进算法,选用合适的数据结构之外,还有几种关键的技术,比如将关键 python 代码部分重写成 C 扩展模块,或者选用在性能上更为优化的解释器等,这些在本文中统称为优化工具...实现的 Python",但实际上它是使用一个称为 RPython 的 Python 子集实现的,能够将 Python 代码转成 C, .NET, Java 等语言和平台的代码。
优化思路: 1、减少函数调用的次数 在第一版代码中,每次判断会调用两次type()。...优化方式: import types if type(num)==types.IntType... 2、对象值比较 VS 对象身份比较 type(0),type(42)等都是同一个对象“<type 'Int...优化方式: if type(num) is types.IntType... ...优化方式: from types import IntType if type(num) is IntType 4、惯例和代码风格 isinstance()函数让if语句更方便,并具有更好的可读性。...优化方式: if isinstance(num,int)... 摘选自《python核心编程(第二版)》第四章P68
哪个函数占用内存比较多,是否需要优化对内存的使用? 哪个占用cpu时间比较长? 等... 这些都需要考虑,python有几个库可以帮助你解决这些问题~ 废话不多说,切入主题。...首先测试该代码运行时间: 它是一个外部的python测量。 ? real 表明了执行脚本花费的总时间。 user 表明了执行脚本花费在cpu的时间。...$python -m memory_profiler + 要执行的代码文件 ? 看上面的输出,注意内存使用率的单位是MiB,这代表的是兆字节(1MiB = 1.05MB)....: $ python c9.py ?...通过以上几个模块,可以更加清晰的了解python代码的执行过程以及对资源的占用情况。对代码优化有很大的帮助
Python编码规范 Python的程序由包、模块(即一个Python文件)、函数、类和语句组成 (1) 命名规则 变量名、包名、模块名通常采用小写字母开头,如果名称中包含多个单词,一般采用第一个单词全部小写...getName();get_name() (2) 代码缩进 使用Tab键和空格来进行代码缩进,但是不要混用Tab和空格来缩进。...Python中的缩进代表程序块的作用域, 如果采用了错误的代码缩进,会导致程序抛出异常。 (3) 空格/空行 函数或者语句块之间使用空格行来分隔,以分开两段不同功能的代码块, 增强可读性。...(6) 如果一行语句太长,可以在行尾使用续行符“\” ,在下一行继续写代码。 (7) 适当使用异常处理结构提高程序的容错性和健壮性。
三、冒泡排序的实现代码(python) def mao_pao(num_list): num_len = len(num_list) # 控制循环的次数 for j in range(num_len):...# 添加标记位 用于优化(如果没有交换表示有序,结束循环) sign = False # 内循环每次将最大值放在最右边 for i in range(num_len - 1 - j): if a[i...因为不清楚原数据的复杂度 我们代码执行的最大次数由上图红色区域: 假设: 上图代码的平均比较次数为k1,平均交换次数为k2 平均交换次数: k1 = n*(n-1)/4 平均比较次数: k2<n
Cython 是 Python 编程语言的编译器,旨在优化性能并形成一个扩展的 Cython 编程语言。...然后,Python 需要运行单个 Python 脚本,所以有很多代码支持这个只有一行的 hello.pyx 文件。...在纯 Python 中,可以用 10 行以内的代码完成质数的计算。...用 Cython 将纯 Python 的代码转换为 C 代码是有用的。...这篇文章描述了如何做,然而,Cython 还有功能可以帮助你在转换之前优化你的代码,分析你的代码来找到 Cython 什么时候与 C 进行交互,以及更多。
set'>time used: 2.398137092590332 time used: 1.9431111812591553 温馨提示:单击文章顶部作者名字旁边浅蓝色的“Python
Python 代码的性能的方法进行了介绍。...在其中的每一篇文章中,作者都会介绍几种可用于 Python 代码的工具和分析器,以及它们可以如何帮助你更好地在前端(Python 脚本)和/或后端(Python 解释器)中找到瓶颈。...以下是 Python 代码优化的第二部分,主要从 Python 脚本与 Python 解释器两个方面阐述。...如果我们仔细看看我们的 Python 脚本,我们可以看到它使用了大量的列表迭代和 append。(这是另一个可以一开始就做脚本优化的地方。) 让我们继续看看其它一些专用工具。...在运行了优化的版本之后,我们可以看到以下结果: ? 在我们优化之后,listiter_next 函数的时间占用降至了 2.11%。读者还可以探索对该解释器进行进一步的优化。 2.
在写系统的i2c driver的时候,从參考板拿来一份轮询的driver sample,改完之后就直接提交代码到系统库,主要的測试都没有问题,一直到系统级别測试,发现和其它系统的交流的某个task A偶尔会...monitor log里面发现当task A timeout的时候,i2c driver task占用CPU百分比非常高,而i2c driver task仅仅是简单的读取操作,并且读取次数也不多,细致查看轮询代码...第二个问题就更有意思u时候遇到的,折腾了近1个月,在系统的end to end測试中,发现一旦Call的数目上去之后,有一个task的CPU使用率过高,有怀疑过硬件性能不行,也有怀疑过系统压力过大,最后还是看代码看到一个有意思的地方...一看到三重循环就非常紧张,每次task运行就是368*3*2次循环体,谨遵循环优化办法:把推断条件能外移的外移,同一时候也把code里面的除法都改成了移位操作。CPU使用过高问题得到解决。 3....所以系统级别的測试希望手机ftp的速率能够上到3.1mpbs,结果整个系统一直处于崩溃状态,找高通询问他们芯片的处理能力,找自己系统的代码处理能力瓶颈,最后发现overhead没考虑,所以才会出现系统负载只是来的情况
本文对一些 Python 代码加速运行的技巧进行整理。 代码优化原则 本文会介绍不少的 Python 代码加速运行的技巧。在深入代码优化细节之前,需要了解一些代码优化基本原则。...第一个基本原则:不要过早优化 很多人一开始写代码就奔着性能优化的目标,“让正确的程序更快要比让快速的程序正确容易得多”。因此,优化的前提是代码能正常工作。...第三个原则:不要优化那些无关紧要的部分 如果对代码的每一部分都去优化,这些修改会使代码难以阅读和理解。如果你的代码运行速度很慢,首先要找到代码运行慢的位置,通常是内部循环,专注于运行慢的地方进行优化。...(x) + math.sqrt(y) 许多程序员刚开始会用 Python 语言写一些简单的脚本,当编写脚本时,通常习惯了直接将其写为全局变量,例如上面的代码。...numba可以将 Python 函数 JIT 编译为机器码执行,大大提高代码运行速度。
对于该问题,前天推送了一个暴力测试的代码,通过itertools标准库的combinations()函数获得插入位置,然后通过itertools标准库的permutations()函数获得+和-的排列,...最后构造表达式并测试其值是否为100,详见Python查找所有类似于123-45-67+89 = 100的组合 但是第一个版本的代码运行速度太慢,大概需要3.5小时。...于是昨天推送了中国传媒大学胡凤国老师提出后我来实现的一个三进制算法,使用三进制加法来生成运算符的插入位置,其实也是一种暴力测试,但是由于大幅度减少了无效运算符排列,使得代码运行速度很快,瞬间就能输出结果...,详见Python使用超高效算法查找所有类似123-45-67+89=100的组合 后经热心屋友@G_C提醒,第一个版本的暴力测试代码其实是可以优化提速的,于是有了今天的第三个版本的代码。...参考代码与优化要点: ?
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