10大python加速技巧

十大Python加速技巧,首先导入numpy

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import numpy as np

1 List Comprehension

将for的append操作替换为列表中直接产出。这其中加速的主要原因是：

• 在循环的每次迭代中我们都需要调用append，然后在循环的每次迭代中将其作为函数调用。

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%%time
numbers = []
for x in range(10000000):
    if x % 2 == 0: 
        numbers.append(x**2)

CPU times: user 2.33 s, sys: 81.6 ms, total: 2.41 s

Wall time: 2.43 s

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%%time
numbers = [x**2 for x in range(10000000) if x % 2 == 0]

CPU times: user 1.89 s, sys: 93.8 ms, total: 1.99 s

Wall time: 2 s

2 使用built-in函数

python中非常多自带的函数采用了较多的加速，有些是使用C进行了加速。所以会比我们自己写一些for函数等快很多

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%%time
def builtin_sum():
    return sum(range(100000000)) 
_ = builtin_sum() 

*CPU times: user 1.74 s, sys: 18.8 ms, total: 1.75 s*

*Wall time: 1.78 s*

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%%time
def loop_sum():
    s = 0
    for i in range(100000000):
        s += 1
    return s
_ = loop_sum()  

*CPU times: user 5.44 s, sys: 24.9 ms, total: 5.47 s*

*Wall time: 5.51 s*

3 尽可能不调用函数

在所有的函数语言中，对于函数的调用都是相对更加耗时的，所以在能不适用函数调用的时候尽可能不调用函数，虽然这会使我们的代码更佳简洁易读。

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def square(num):
    return num**2
    
squares = []
for i in range(1000000):
    squares.append(square(i)) 

CPU times: user 421 ms, sys: 23.7 ms, total: 445 ms

Wall time: 452 ms*

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%%time
def squares():
    squares = []
    for i in range(1000000):
        squares.append(i**2)
    return squares
_ = squares()

CPU times: user 329 ms, sys: 19.5 ms, total: 348 ms

Wall time: 358 ms

4 尽可能使用numpy对数据进行加速

因为numpy是使用C语言进行过加速的，所以相对于其它很多数据操作是更加快速的。

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%%time
python_list = [i for i in range(1000000)]

_ = [i**2 for i in python_list]

CPU times: user 333 ms, sys: 42.7 ms, total: 376 ms

Wall time: 383 ms

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numpy_array = np.array([i for i in range(1000000)])
_ = np.square(numpy_array)

CPU times: user 124 ms, sys: 29.7 ms, total: 153 ms

Wall time: 155 ms

5 numpy >= built-in

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%%time
def numpy_sum():
    return np.sum(np.arange(0,10000000))

_ =numpy_sum()

CPU times: user 27.1 ms, sys: 10.7 ms, total: 37.8 ms

Wall time: 37.1 ms

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%%time
def builtin_sum():
    return sum(range(10000000)) 
_ = builtin_sum()

CPU times: user 169 ms, sys: 1.17 ms, total: 170 ms

Wall time: 170 ms

6 避免Global Variables

Python中的全局变量不是最好的选择。

• 通常使用局部变量能更好地跟踪位置和内存使用情况。除了内存使用之外，Python在检索局部变量方面也比全局变量略快。

因此，在可能的情况下，最好避免使用全局变量。

7 处理字符串尽可能使用字符串自带的函数

在处理字符串的时候尽可能使用字符串自带的函数，往往是针对性的优化过，会比我们调用一些其它的工具包来处理特定的数据类型要快很多。

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from collections import Counter
sequence = "AGAGKTAGAT" * 10000000

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def count_string(seq):
    return [seq.count("A"), seq.count('G'), seq.count('T'), seq.count('K')]

_ = count_string(sequence)

CPU times: user 293 ms, sys: 2.73 ms, total: 296 ms

Wall time: 296 ms

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def count_Counter(seq):
    counter = Counter(seq)
    return [counter["A"], counter["G"], counter["T"], counter["K"]]
_ = count_Counter(sequence)

CPU times: user 4.25 s, sys: 30.1 ms, total: 4.28 s

Wall time: 4.36 s

8 使用多个变量一起赋值

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%%time
a = 2
b = 3
c = 5
d = 7

CPU times: user 3 µs, sys: 1e+03 ns, total: 4 µs

Wall time: 6.91 µs

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%%time
a, b, c, d = 2, 3, 5, 7

CPU times: user 3 µs, sys: 1e+03 ns, total: 4 µs

Wall time: 5.25 µs

9 while 1取代while True

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%%time
cnt  = 0
while 1:
    cnt  += 1
    if cnt >= 100000:
        break

CPU times: user 11.1 ms, sys: 699 µs, total: 11.8 ms

Wall time: 12.6 ms

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%%time
cnt  = 0
while True:
    cnt  += 1
    if cnt >= 100000:
        break

CPU times: user 12.8 ms, sys: 365 µs, total: 13.1 ms

Wall time: 14.2 ms

10 使用最新的python工具包

一般后续的新的工具包往往比过往的python工具包要快很多，所以能更新到新的板块则可以尽快更新。

原创作者：孤飞-博客园

原文链接：https://www.cnblogs.com/ranxi169/p/16585192.html

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