在日常的开发中，我们经常需要编写高效的代码来提高程序的性能和响应速度。Python作为一门高级语言，在语法简洁、可读性强的同时也具备快速实现功能的能力。然而，如果不使用一些小技巧和优化方法，Python也可能运行缓慢，这将影响用户体验和系统的整体性能。本文将从多个方面介绍一些提高Python代码效率的小技巧，并结合实例来演示如何将Python的sleep clock更智能化。
一、避免重复计算
在Python编程中，如果有些代码需要重复执行，而且每次计算的结果是相同的，那么这个计算就显得非常浪费时间。解决这个问题的方法就是缓存。使用Python中的缓存模块`functools.lru_cache()`可以很方便地开启缓存机制。
下面是一个实例，使用`lru_cache()`计算斐波那契数列的第n项。
import functools
@functools.lru_cache()
def fibonacci(n):
if n in (0, 1):
return n
else:
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
在上面的代码中，装饰器`@functools.lru_cache()`用于启用缓存机制，防止重复计算。
二、使用生成器
对于一些需要大量计算的操作，可以使用生成器进行优化。生成器是Python中比较常用的迭代器，可以帮助我们省去不少开销。
下面是一个使用生成器的例子，将两个列表的元素逐个相加。
def add_lists(list1, list2):
for i, j in zip(list1, list2):
yield i+j
a = [1, 2, 3, 4]
b = [5, 6, 7, 8]
for c in add_lists(a, b):
print(c)
在上面的代码中，`add_lists()`函数返回一个生成器，每次返回两个列表中对应位置元素的和。
三、使用set代替list
在Python中，set是一种内置的无序可迭代集合，具有快速查找和去重的优点。如果我们需要统计列表中不同元素的数量，将list转换为set可以大幅提升效率，避免重复计算。
下面是一个统计列表中元素数量的实例，分别使用list和set实现。
import random
import time
# 使用list统计元素数量
mylist = [random.randint(0, 1000000) for _ in range(1000000)]
start = time.time()
freq = {}
for i in mylist:
if i in freq:
freq[i] += 1
else:
freq[i] = 1
print("Using list: ", time.time() - start)
# 使用set统计元素数量
myset = set(mylist)
start = time.time()
freq = {}
for i in myset:
freq[i] = mylist.count(i)
print("Using set: ", time.time() - start)
在上面的代码中，使用list和set分别统计1000000个元素的数量，结果就可以看出，使用set的效率比使用list更高。
四、使用并行编程
对于复杂耗时的操作，Python也提供了一些并行编程的库，如multiprocessing和concurrent.futures。使用这些库可以开启多个线程或进程来同时处理任务，加速程序的运行。
下面是一个简单的使用multiprocessing进行并行计算的实例，计算1~1000000之间所有整数的平方和。
from multiprocessing import Pool
def calc_square(num):
return num*num
if __name__ == '__main__':
with Pool(4) as p:
result = p.map(calc_square, range(1, 1000001))
print(sum(result))
在上面的代码中，使用`Pool(4)`开启了4个进程，使用`map()`方法将1~1000000之间所有整数传递给函数`calc_square()`，用`sum()`方法计算平方和。使用多进程执行可以大幅缩短代码运行的时间。
五、避免使用循环
使用循环的操作本身是非常消耗时间和性能的，因此我们应该尽可能地避免使用循环。Python内置的一些函数可以帮助我们实现常见的操作，避免重新编写循环。
下面是一个使用Python内置函数进行替换的实例，将列表中的非0元素移动到列表前面。
mylist = [1, 0, 2, 0, 3, 0, 4, 0]
# 使用循环
newlist = []
for i in mylist:
if i != 0:
newlist.append(i)
for i in range(mylist.count(0)):
newlist.append(0)
print(newlist)
# 使用内置函数
newlist = list(filter(lambda x: x != 0, mylist))
newlist.extend([0]*mylist.count(0))
print(newlist)
在上面的代码中，使用循环和内置函数分别实现了将0元素移到列表后面的功能，比较两种方法可以看到，使用内置函数实现代码更简洁、效率更高。
六、使用进程池进行频繁的IO操作
Python的IO操作非常消耗时间和性能，特别是在文件操作和网络通信中。对于这种频繁的IO操作，可以使用进程池进行优化。可以通过创建多个进程来并行处理IO操作，从而加速程序的运行。
下面是一个使用进程池进行文件复制的实例，将一个文件夹下的所有文件复制到另一个文件夹中。
import os
from multiprocessing import Pool
def copy_file(src, dst):
with open(src, 'rb') as f_src:
with open(dst, 'wb') as f_dst:
while True:
block = f_src.read(1024*1024)
if not block:
break
f_dst.write(block)
def copy_files(src_dir, dst_dir):
if not os.path.exists(dst_dir):
os.mkdir(dst_dir)
with Pool(4) as p:
for file_name in os.listdir(src_dir):
src = os.path.join(src_dir, file_name)
dst = os.path.join(dst_dir, file_name)
if os.path.isfile(src):
p.apply_async(copy_file, args=(src, dst))
p.close()
p.join()
if __name__ == '__main__':
copy_files('./source', './destination')
在上面的代码中，使用`Pool(4)`开启了4个进程来并行处理文件复制。使用进程池进行IO操作可以大幅提升代码的运行效率。
七、使用装饰器统计函数执行时间
在开发过程中，需要经常统计函数的执行时间，以便定位代码瓶颈。使用装饰器可以很方便地实现函数执行时间的统计。
下面是一个统计函数执行时间的装饰器示例。
import functools
import time
def timethis(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
start = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end = time.time()
print(func.__name__, end - start)
return result
return wrapper
@timethis
def countdown(n):
while n > 0:
n -= 1
if __name__ == '__main__':
countdown(10000000)
在上面的代码中，定义了一个装饰器`@timethis`，用于统计函数的执行时间。在`countdown()`函数上添加装饰器即可输出函数执行时间。
八、避免重复导入模块
在Python中，导入模块的过程会检查sys.path中的目录，如果找到指定模块，则将该模块加载至内存中。这个过程有时非常耗时，特别是在模块庞大的情况下。因此，在开发中，应该避免重复导入模块。
下面是一个避免重复导入模块的例子。
import timeit
def test_import():
import math
def test_from_import():
from math import sqrt
t_import = timeit.Timer(stmt=test_import)
print('Import time:', t_import.timeit(100000))
t_from_import = timeit.Timer(stmt=test_from_import)
print('From import time:', t_from_import.timeit(100000))
在上面的代码中，分别使用普通导入和from导入方式进行模块导入，并使用timeit模块比较两者耗时。可以看到，使用from导入方式比普通导入更快。
九、使用缓存
在开发过程中，有些函数需要进行大量计算，而且每次计算得到的结果都相同，这样重复计算会浪费时间和性能。使用缓存可以避免重复计算，并提升代码执行效率。
下面是一个使用缓存函数的例子。
import functools
@functools.lru_cache(maxsize=256)
def fibonacci(n):
if n in (1, 2):
return 1
else:
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
print(fibonacci(50))
在上面的代码中，使用Python内置的缓存装饰器`@functools.lru_cache()`将函数结果缓存起来，避免重复计算。
总结
在Python开发中，优化代码是实现高效程序的关键。以上是一些简单易用的技巧和方法，可以帮助我们提升Python程序的性能和响应速度。
1、使用`functools.lru_cache()`开启缓存机制，避免重复计算。
2、使用生成器进行计算，减少计算开销。
3、使用set代替list进行去重和计数。
4、使用并行编程加速程序运行。
5、避免使用循环，尽可能使用Python内置函数来代替循环。
6、使用进程池进行频繁的IO操作，提升程序效率。
7、使用装饰器统计函数执行时间。
8、避免重复导入模块，使用from-import方式进行模块导入。
9、使用缓存避免重复计算，提升程序性能。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/227795.html
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