提升Python性能的30個關鍵參數

Python 是一種解釋型語言，具有高度的互動性和易讀性。但是，這也讓 Python 在執行大量計算密集型和IO密集型任務時表現不佳。

為了最大程度地利用 Python 的優勢，我們可以通過調整一些關鍵參數來提高 Python 的性能。本文將介紹 30 個關鍵參數，涉及解釋器、GC、IO、多線程和編譯器等方面。

一、解釋器參數

Python 解釋器參數控制着解釋器本身的行為。下面是一些重要的參數。

-O

這個參數會優化生成的代碼，去掉斷言語句，如果有的話。去掉這些語句會讓代碼運行更快。

python -O script.py

-OO

這個參數會進一步優化生成的代碼，除了斷言語句，還會去掉文檔字符串中的注釋。如果腳本中文檔字符串中注釋很多，這個參數會讓代碼運行更快。

python -OO script.py

-B

默認情況下，Python 解釋器會編譯所有使用 .pyc 文件的模塊。使用這個參數可以禁用編譯，使其以普通的字節碼形式運行。這樣做可以提高啟動速度。

python -B script.py

二、GC 參數

使用垃圾回收器（GC）優化內存管理可以在一定程度上提高 Python 的性能。以下是一些重要的 GC 參數。

-gc.disable()

這個函數可以停用 GC。注意，這可能會導致內存泄漏，因此只有在絕對必要的情況下才應使用它。

import gc
gc.disable()

gc.set_threshold()

這個函數可以設置 GC 的閾值。每個閾值都是一個三元組（閾值0、閾值1、閾值2），它們控制着 GC 的行為。

每當分配的內存達到閾值0時，Python 會調用 GC。如果此時其中一些對象仍然存活，則會將它們推遲到下一次 GC。

然後，閾值0 被設置為 閾值1 + 閾值2。只有當閾值0超過兩次時，Python 才會進行 GC。

以下代碼設置了閾值0為 64k，閾值1為 700k，閾值2為 1M。

import gc
gc.set_threshold(64 * 1024, 700 * 1024, 1024 * 1024)

三、IO 參數

Python 程序中經常需要進行大量的 IO 操作。以下是一些可以優化 IO 性能的參數。

-U

這個參數可以禁用編譯器將 \r\n 轉換為 \n。這可以節省一些內存和 CPU 時間。

python -U script.py

-u

這個參數可以禁用輸出緩衝。將其添加到命令行參數中會迫使程序直接輸出在控制台，從而避免輸出緩衝。

python -u script.py

-I

這個參數可以禁用 python 預處理器中不安全的進口機制。在處理不受信任的輸入時，啟用這個選項可以提高安全性。

python -I script.py

四、多線程參數

Python 中的 GIL 限制了多線程的效率。但是，你仍然可以使用以下參數來優化多線程效率。

threading.stack_size()

這個函數可以設置線程堆棧大小。

import threading
threading.stack_size(64 * 1024) # 64k

sys.setcheckinterval()

這個函數可以設置解釋器檢查與其他線程通信的間隔。

import sys
sys.setcheckinterval(1000) # 1,000 毫秒

五、編譯器參數

優化代碼編譯過程可以提高代碼執行速度。以下是一些可以優化編譯器的參數。

-OO

這個參數會優化生成的代碼。除了去掉斷言和文檔字符串中的注釋外，它還會從代碼中刪除 docstrings。如果代碼中有許多文檔字符串，使用此參數可以提高性能。

python -OO script.py

-march=native

這個參數會讓編譯器使用本機架構的優化。這個參數只有在編譯 Python 時有用，不過也可以在 GCC 中使用。

gcc -march=native file.c -o file

-mfpmath=sse

這個參數優化了浮點運算。與 -march=native 參數一樣，它只有在編譯 Python 或 C 代碼時才有用。

gcc -mfpmath=sse file.c -o file

總結

在 Python 中，通過調整一些關鍵參數可以極大地優化程序的性能，包括解釋器、GC、IO、多線程和編譯器等方面。選用不同參數取決於具體應用場景和需求，在實際中應該根據具體需求來優化 Python 程序。