Python中如何进行代码优化？代码举例讲解

代码优化是提高Python程序性能的有效方式。主要有以下几种方法:

1. 使用更高效的数据结构:

• 列表查询:用集合代替列表,可以提高查询效率。
• 字典查询:使用defaultdict可以避免KeyError。
• 用pandas DataFrame和Series替换纯列表。
  例如:

import collections
import pandas as pd

list1 = [1, 2, 6, 4, 2, 3, 2]

# 普通列表查询 
list1.count(2)  

# 使用集合 
set1 = set(list1)
list1.count(2)  

# 使用defaultdict避免KeyError
dd = collections.defaultdict(int)
for k in list1:
    dd[k] += 1
dd[2]  

# 使用pandas 
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 6, 4, 2, 3, 2]})
df['col1'].value_counts()[2]

2. 避免不必要的计算:

• 缓存计算结果。
• 用生成器表达式代替列表推导可以延迟计算。
• 尽量避免在循环中进行过多计算,将计算结果存入中间变量。
  例如:

# 列表推导进行过多计算
result = [x*2 for x in range(1000000)]  

# 使用生成器表达式延迟计算 
result = (x*2 for x in range(1000000))

# 缓存结果,避免重复计算
cache = {}
def fib(n):
    if n in cache:
        return cache[n]
    cache[n] = fib(n-1) + fib(n-2)
    return cache[n]

3. 避免过度优化:

• 不要在循环中进行过度优化。
• 要在正确的地方进行优化,避免影响代码可读性。
• 要进行性能测试,确定哪些部分是真正需要优化的代码。
  例如:

# 不要在循环内进行过度优化 
list1 = [1, 2, 3]
sum = 0
for i in list1: 
    sum += i  # 简单的求和,不需要优化

# 性能测试可以确定需要优化的部分
import time 

def func1():
    ...

def func2():
    ...

start = time.time()
func1()  
end = time.time()
print(end - start)

start = time.time()
func2()  
end = time.time()
print(end - start)