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。 第一个基本原则是不要过早优化。...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。...过早地进行优化可能会忽视对总体性能指标的把握，在得到全局结果前不要主次颠倒。 第二个基本原则是权衡优化的代价。优化是有代价的，想解决所有性能的问题是几乎不可能的。...# 第一次优化写法。...下面的网页给出了常用的 Python 数据结构的各项操作的时间复杂度：https://wiki.python.org/moin/TimeComplexity
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.../usr/bin/env python # _*_ coding: utf-8 _*_ import time fr = open('words.txt') keywords = [word.strip...3. range与xrange range python中range会直接生成一个list对象。
1、问题背景在考虑代码优化时，我很好奇在 Python 中哪种方式开销更大：if x: d = 1else: d = 2还是d = 2if x: d = 1我想知道减少第二种方式中的行数是否比条件切换的成本更高...以下是在 Mac OSX 10.5 上的 Python 2.5.4 笔记本电脑上的测量结果：$ python -mtimeit -s'x=0' 'if x: d=1' 'else: d=2'10000000...因此，在微优化的背景下，只有当 x 是 false 的可能性是 true 的 30 倍或左右时，才应该使用前一种形式。...此外，$ python -mtimeit -s'x=0' 'd=1 if x else 2'10000000 loops, best of 3: 0.0736 usec per loop$ python...python -mtimeit -s'x=1' 'if x: d=1' 'else: d=2'10000000 loops, best of 3: 0.0681 usec per loop$ python
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 1 点，优化的思路是：对于非所有函数都必须调用的参数，尽可能的固化到实际使用的函数中，避免各函数仅仅做了传递员的工作。...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。...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。
system('pause') ---- 结果： 光有.PY文件怎么行，别人没有python啊，我们需要打包成.exe文件（注意：别被杀毒软件拦下来，以下操作在cmd框框执行，还得注意路径问题）
开始优化前，写一个高级测试来证明原来代码很慢。你可能需要采用一些最小值数据集来复现它足够慢。通常一两个显示运行时秒的程序就足够处理一些改进的地方了。...有一些基础测试来保证你的优化没有改变原有代码的行为也是很必要的。你也能够在很多次运行测试来优化代码的时候稍微修改这些测试的基准。 那么现在，我们来来看看优化工具把。...内建优化器 启用内建的优化器就像是用一门大炮。它非常强大，但是有点不太好用，使用和解释起来比较复杂。...你也可以用如下的方法： 1．忍受缓慢或者缓存它们 2．重新思考整个实现 3．更多使用优化的数据结构 4．写一个C扩展 注意了，优化代码是种罪恶的快感！...用合适的方法来为你的Python代码加速很有意思，但是注意不要破坏了本身的逻辑。可读的代码比运行速度更重要。先把它缓存起来再进行优化其实更好。
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：...timeit() ipython: %prun 例一： def function1(): for item in range(1000000): pass 在python2...中，range的实现方式是直接在内存中开辟一个静态的数组，而xrange则是通过迭代的方式动态的去生成，所以显而易见，在需要的数据量特别大的时候，range则会非常的耗费内存，所以其优化方式如下： def...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。...因此，可以通过以下方式来进行优化： def function2(l): result = [] lchr = chr for item in l: result.append
看了一系列的公开课，学习了一下python性能分析和性能优化的一些方法。 1.为什么要分析性能 目前为止代码的编写还不涉及性能的优化问题，可能是做的东西都不够复杂吧。...而且有人会觉得，既然用了python，就何必去追求性能呢。其实我们身边有很多商业化的应用都是用python来实现的，包括youtube和亚马逊。...当然，python和底层语言相比，当然不能拼速度，但是这个速度是运行速度。很多场景，往往需求变化很快，而这就是底层语言的弱点了，即开发周期长。...性能分析的目的基本就是三点： 我们写的python代码运行速度 如何 性能瓶颈在哪里 能有什么改进方案 一个程序的复杂度分为时间复杂度和空间复杂度，前者指的是运行的时间，后者指的是运行所需要的内存存储空间...2.1python自带的time模块 import time print time.time() 打印出来的就是当前的时间戳，其实际含义是1970年零点到当期的秒数。
一、使用jit让python的速度快100倍 NumPy的创始人Travis，创建了CONTINUUM，致力于将Python大数据处理方面的应用。...异步编程的高性能大数据分析与对比 （1）NumPy是用于科学计算的基础Python包。...导入NumPy库之后，Python程序的性能更好、执行速度更快、更容易保证一致性并能方便地使用大量的数学运算和矩阵功能。也许正因为如此，我们不再需要使用Python List对象了？...（3）Numba提供了由Python直接编写的高性能函数来加速应用程序的能力。通过几个注释，面向数组和数学计算较多的Python代码就可以被实时编译为原生机器指令。...而且Numba拥有类似于C、C++和FORTRAN的性能，无需切换语言或Python解释器。 asyncio asyncio是Python3.4版本引入的标准库，直接内置了对异步IO的支持。
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。 第一个基本原则是不要过早优化。...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。...过早地进行优化可能会忽视对总体性能指标的把握，在得到全局结果前不要主次颠倒。 第二个基本原则是权衡优化的代价。优化是有代价的，想解决所有性能的问题是几乎不可能的。...# 第一次优化写法。...下面的网页给出了常用的 Python 数据结构的各项操作的时间复杂度：https://wiki.python.org/moin/TimeComplexity
学习完该算法以后，逻辑框架基本上就有了，剩下需要明确的就是对应的python的语言。...不过我知道了python的数据格式是根据输入量决定的，也就是说你的输入量如果是整型，那么与其直接相关的计算输出结果一定是整型，而且还是不采用进位的整型。...就在一个半小时前，我成功搞完了最优化六大代码，纯手打，无外力。开心! 这是我第一组自己实现的python代码，就是数学公式用python语言组装起来。...python真的挺简单的。而且，我发现自己今天似乎打开了新世界的大门，我爱上了这种充满了灵性的东西，充满了严谨的美丽，还有那未知的变化，我发现我似乎爱上了代码。...可能不仅仅局限于python，这些语言都充满了挑战性。我觉得当你疑惑的时候，就需要相信直觉，至少我发现它很准
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。
\\day5\\package_test', 'C:\\Program Files\\Python36\\python36.zip', 'C:\\Program Files\\Python36\\DLLs...', 'C:\\Program Files\\Python36\\lib', 'C:\ \Program Files\\Python36', 'C:\\Program Files\\Python36\\...\\day5', 'E:\\python_script\\day5\\package_test', 'E:\\python_script', 'C:\\Program Files\\Python36\\...python36.zip', 'C:\\Program Files\\Python36\\DLLs', 'C:\\Program Files\\Python36\\lib', 'C:\\Program...目录下的day5 导入优化 语法: from 模块名 import 函数或变量名 举个例子，目录结构如下： test4/ ├── module_test.py └── test.py module_test.py
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中unicode支持不是必需的，当然python 3另当别论。python中要支持unicode可以采用utf-8编码的方式。
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。...生成器算是 Python 非常棒的特性。它的出现能帮助大大节省些内存空间。 假如我们要生成从 1 到 10 这 10 个数字，采用列表的方式定义，会占用 10 个地址空间。...# 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。
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。...collections 库中的 deque 对该功能进行了优化。...注意这里我们使用了与常见 Python list 相同的方式填充 queue。最后，我们把结果打印出来。...namedtuple 官方文档：https://docs.python.org/2/library/collections.html#collections.namedtuple 当你使用 python
相信有接触过算法的朋友多少都了解冒泡排序法，那么什么是冒泡排序法呢？冒泡排序，英文名称（Bubble Sort）是一种基础的交换排序算法，在日常工作中经常会用到...
每种编程语言为了表现出色，并且实现卓越的性能，都需要大量编译器级的优化。...一种著名的优化技术是“常量折叠”（Constant Folding）：在编译期间，编译器会设法识别出常量表达式，对其进行求值，然后用求值的结果来替换表达式，从而使得运行时更精简。...所有的 AST 优化（包括常量折叠）都可以在 ast_opt.c 文件中找到。基本的开始函数是 astfold_expr，它会折叠 Python 源码中包含的所有表达式。...参考材料 常量折叠 (https://en.wikipedia.org/wiki/Constant_folding) CPython优化(https://stummjr.org/post/cpython-optimizations...(https://utcc.utoronto.ca/~cks/space/blog/python/CPythonConstantFolding) AST的常量折叠优化过程(https://bugs.python.org
功能说明：根据本月的某些行 找到 对应上月的相应行，在比较其某些列的不同，把不同之处标记在本月的某对应列
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
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
