Python代码性能优化
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 = fr.readlines()
t2 = time.time()
print 'read file time: ', t2 -t1
fr.close()
# for循环构建列表
keywords = []
t1 = time.time()
for word in word_list:
word = word.strip()
keywords.append(word)
t2 = time.time()
print 'for loop time: ', t2 - t1
# 列表解析
t3 = time.time()
keywords = [word.strip() for word in word_list]
t4 = time.time()
print 'list pars time: ', t4 - t3
fr = open('words.txt')
t5 = time.time()
keywords = [word.strip() for word in fr.readlines()]
t6 = time.time()
fr.close()
print 'read file and list parse time: ', t6 - t5
print 'list length: ', len(word_list)运行结果：
read file time: 0.0318450927734
for loop time: 0.137716054916
list pars time: 0.0910630226135
read file and list parse time: 0.124923944473
list length: 441669结论：本次测试中，列表解析时间是for循环时间的2/3。
2. 字符串拼接
#!/usr/bin/env python
# _*_ coding: utf-8 _*_
import time
fr = open('words.txt')
keywords = [word.strip() for word in fr.readlines()]
fr.close()
# 加号拼接字符串
t1 = time.time()
str1 = ''
for word in keywords:
str1 += word
t2 = time.time()
print 'string concat time: ', t2 - t1
# join拼接字符串
t1 = time.time()
str2 = ''.join(keywords)
t2 = time.time()
print 'string join time: ', t2 - t1
print 'list length: ', len(keywords)运行结果：
string concat time: 0.0814869403839
string join time: 0.0123951435089
list length: 441669结论：本次测试中，join函数拼接字符串比+=拼接字符串快6倍多。
3. range与xrange
- range
python中range会直接生成一个list对象。
- xrange
用法与range完全相同，所不同的是生成的不是一个数组，而是一个生成器，它的类型为xrange。在生成非常大的数字序列时，xrange不会马上开辟很大的一块内存空间。如果不是需要返回列表，则尽可能使用xrange。
测试代码：
#!/usr/bin/env python
# _*_ coding: utf-8 _*_
import time
t1 = time.time()
for i in range(1000000):
pass
t2 = time.time()
print 'range time: ', t2 -t1
t1 = time.time()
for i in xrange(1000000):
pass
t2 = time.time()
print 'xrange time: ', t2 -t1测试结果：
range time: 0.0680990219116
xrange time: 0.0329170227051结论：本次测试中，xrange比range快一倍多。
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原始发表：2017-09-18 ，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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