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如何提高Python運(yùn)行效率-創(chuàng)新互聯(lián)

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  一、多進(jìn)程行并行編程


  對(duì)于CPU密集型的程序,可以使用multiprocessing的Process,Pool等封裝好的類,通過多進(jìn)程的方式實(shí)現(xiàn)并行計(jì)算。但是因?yàn)檫M(jìn)程中的通信成本比較大,對(duì)于進(jìn)程之間需要大量數(shù)據(jù)交互的程序效率未必有大的提高。


二、多線程并行編程


  對(duì)于IO密集型的程序,multiprocessing.dummy模塊使用multiprocessing的接口封裝threading,使得多線程編程也變得非常輕松。 分布式:multiprocessing中的Managers類提供了可以在不同進(jìn)程之共享數(shù)據(jù)的方式,可以在此基礎(chǔ)上開發(fā)出分布式的程序。不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景可以選擇其中的一種或幾種的組合實(shí)現(xiàn)程序性能的優(yōu)化。


三、優(yōu)化算法時(shí)間


  算法的時(shí)間復(fù)雜度對(duì)程序的執(zhí)行效率影響大,在Python中可以通過選擇合適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來優(yōu)化時(shí)間復(fù)雜度,如list和set查找某一個(gè)元素的時(shí)間復(fù)雜度分別是O(n)和O(1)。不同的場(chǎng)景有不同的優(yōu)化方式,總得來說,一般有分治,分支界限,貪心,動(dòng)態(tài)規(guī)劃等思想。


 四、 針對(duì)循環(huán)的優(yōu)化


  每種編程語言都會(huì)強(qiáng)調(diào)需要優(yōu)化循環(huán)。當(dāng)使用Python的時(shí)候,你可以依靠大量的技巧使得循環(huán)運(yùn)行得更快。然而,開發(fā)者經(jīng)常漏掉的一個(gè)方法是:避免在一個(gè)循環(huán)中使用點(diǎn)操作。優(yōu)化循環(huán)的關(guān)鍵,是要減少Python在循環(huán)內(nèi)部執(zhí)行的工作量,因?yàn)镻ython原生的解釋器在那種情況下,真的會(huì)減緩執(zhí)行的速度。


五、 函數(shù)選擇


  在循環(huán)的時(shí)候使用xrange而不是range;使用xrange可以節(jié)省大量的系統(tǒng)內(nèi)存,因?yàn)閤range()在序列中每次調(diào)用只產(chǎn)生一個(gè)整數(shù)元素。而range()將直接返回完整的元素列表,用于循環(huán)時(shí)會(huì)有不必要的開銷。在python3中xrange不再存在,里面range提供一個(gè)可以遍歷任意長(zhǎng)度的范圍的iterator。


 六、 使用性能分析工具


  除了上面在ipython使用到的timeit模塊,還有cProfile。cProfile的使用方式也非常簡(jiǎn)單:python –m cProfile filename.py,filename.py是要運(yùn)行程序的文件名,可以在標(biāo)準(zhǔn)輸出中看到每一個(gè)函數(shù)被調(diào)用的次數(shù)和運(yùn)行的時(shí)間,從而找到程序的性能瓶頸,然后可以有針對(duì)性地優(yōu)化。

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