如何讓Python代碼加速運(yùn)行？

作者：佚名 2020-09-02 14:00:05

Python 的效率并沒(méi)有想象中的那么夸張。本文對(duì)一些 Python 代碼加速運(yùn)行的技巧進(jìn)行整理。

Python 是一種腳本語(yǔ)言，相比 C/C++ 這樣的編譯語(yǔ)言，在效率和性能方面存在一些不足。但是，有很多時(shí)候，Python 的效率并沒(méi)有想象中的那么夸張。本文對(duì)一些 Python 代碼加速運(yùn)行的技巧進(jìn)行整理。

0. 代碼優(yōu)化原則

本文會(huì)介紹不少的 Python 代碼加速運(yùn)行的技巧。在深入代碼優(yōu)化細(xì)節(jié)之前，需要了解一些代碼優(yōu)化基本原則。

第一個(gè)基本原則是不要過(guò)早優(yōu)化。很多人一開(kāi)始寫(xiě)代碼就奔著性能優(yōu)化的目標(biāo)，“讓正確的程序更快要比讓快速的程序正確容易得多”。因此，優(yōu)化的前提是代碼能正常工作。過(guò)早地進(jìn)行優(yōu)化可能會(huì)忽視對(duì)總體性能指標(biāo)的把握，在得到全局結(jié)果前不要主次顛倒。

第二個(gè)基本原則是權(quán)衡優(yōu)化的代價(jià)。優(yōu)化是有代價(jià)的，想解決所有性能的問(wèn)題是幾乎不可能的。通常面臨的選擇是時(shí)間換空間或空間換時(shí)間。另外，開(kāi)發(fā)代價(jià)也需要考慮。

第三個(gè)原則是不要優(yōu)化那些無(wú)關(guān)緊要的部分。如果對(duì)代碼的每一部分都去優(yōu)化，這些修改會(huì)使代碼難以閱讀和理解。如果你的代碼運(yùn)行速度很慢，首先要找到代碼運(yùn)行慢的位置，通常是內(nèi)部循環(huán)，專(zhuān)注于運(yùn)行慢的地方進(jìn)行優(yōu)化。在其他地方，一點(diǎn)時(shí)間上的損失沒(méi)有什么影響。

1. 避免全局變量

# 不推薦寫(xiě)法。代碼耗時(shí)：26.8秒  
import math  
size = 10000  
for x in range(size):  
    for y in range(size):  
        z = math.sqrt(x) + math.sqrt(y)

許多程序員剛開(kāi)始會(huì)用 Python 語(yǔ)言寫(xiě)一些簡(jiǎn)單的腳本，當(dāng)編寫(xiě)腳本時(shí)，通常習(xí)慣了直接將其寫(xiě)為全局變量，例如上面的代碼。但是，由于全局變量和局部變量實(shí)現(xiàn)方式不同，定義在全局范圍內(nèi)的代碼運(yùn)行速度會(huì)比定義在函數(shù)中的慢不少。通過(guò)將腳本語(yǔ)句放入到函數(shù)中，通?？蓭?lái) 15% - 30% 的速度提升。

# 推薦寫(xiě)法。代碼耗時(shí)：20.6秒  
import math  
def main():  # 定義到函數(shù)中，以減少全部變量使用  
    size = 10000  
    for x in range(size):  
        for y in range(size):  
            z = math.sqrt(x) + math.sqrt(y)  
main()

2. 避免.（屬性訪問(wèn)操作符）

2.1 避免模塊和函數(shù)屬性訪問(wèn)

# 不推薦寫(xiě)法。代碼耗時(shí)：14.5秒  
import math  
def computeSqrt(size: int):  
    result = []  
    for i in range(size):  
        result.append(math.sqrt(i))  
    return result  
def main():  
    size = 10000  
    for _ in range(size):  
        result = computeSqrt(size)  
main()

每次使用.（屬性訪問(wèn)操作符時(shí)）會(huì)觸發(fā)特定的方法，如__getattribute__()和__getattr__()，這些方法會(huì)進(jìn)行字典操作，因此會(huì)帶來(lái)額外的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)。通過(guò)from import語(yǔ)句，可以消除屬性訪問(wèn)。

# 第一次優(yōu)化寫(xiě)法。代碼耗時(shí)：10.9秒  
from math import sqrt  
def computeSqrt(size: int):  
    result = []  
    for i in range(size):  
        result.append(sqrt(i))  # 避免math.sqrt的使用  
    return result  
def main():  
    size = 10000  
    for _ in range(size):  
        result = computeSqrt(size)  
main()

在第 1 節(jié)中我們講到，局部變量的查找會(huì)比全局變量更快，因此對(duì)于頻繁訪問(wèn)的變量sqrt，通過(guò)將其改為局部變量可以加速運(yùn)行。

# 第二次優(yōu)化寫(xiě)法。代碼耗時(shí)：9.9秒  
import math  
def computeSqrt(size: int):  
    result = []  
    sqrt = math.sqrt  # 賦值給局部變量  
    for i in range(size):  
        result.append(sqrt(i))  # 避免math.sqrt的使用  
    return result  
def main():  
    size = 10000  
    for _ in range(size):  
        result = computeSqrt(size)  
main()

除了math.sqrt外，computeSqrt函數(shù)中還有.的存在，那就是調(diào)用list的append方法。通過(guò)將該方法賦值給一個(gè)局部變量，可以徹底消除computeSqrt函數(shù)中for循環(huán)內(nèi)部的.使用。

# 推薦寫(xiě)法。代碼耗時(shí)：7.9秒  
import math  
def computeSqrt(size: int):  
    result = []  
    append = result.append  
    sqrt = math.sqrt    # 賦值給局部變量  
    for i in range(size):  
        append(sqrt(i))  # 避免 result.append 和 math.sqrt 的使用  
    return result  
def main():  
    size = 10000  
    for _ in range(size):  
        result = computeSqrt(size)    
main()

2.2 避免類(lèi)內(nèi)屬性訪問(wèn)

# 不推薦寫(xiě)法。代碼耗時(shí)：10.4秒  
import math  
from typing import List  
class DemoClass:  
    def __init__(self, value: int):  
        self._value = value   
    def computeSqrt(self, size: int) -> List[float]:  
        result = []  
        append = result.append  
        sqrt = math.sqrt  
        for _ in range(size):  
            append(sqrt(self._value))  
        return result  
def main():  
    size = 10000  
    for _ in range(size):  
        demo_instance = DemoClass(size)  
        result = demo_instance.computeSqrt(size)  
main()

避免.的原則也適用于類(lèi)內(nèi)屬性，訪問(wèn)self._value的速度會(huì)比訪問(wèn)一個(gè)局部變量更慢一些。通過(guò)將需要頻繁訪問(wèn)的類(lèi)內(nèi)屬性賦值給一個(gè)局部變量，可以提升代碼運(yùn)行速度。

# 推薦寫(xiě)法。代碼耗時(shí)：8.0秒  
import math  
from typing import List  
class DemoClass:  
    def __init__(self, value: int):  
        self._value = value  
    def computeSqrt(self, size: int) -> List[float]:  
        result = []  
        append = result.append  
        sqrt = math.sqrt  
        value = self._value  
        for _ in range(size):  
            append(sqrt(value))  # 避免 self._value 的使用  
        return result 
def main():  
    size = 10000  
    for _ in range(size):  
        demo_instance = DemoClass(size)  
        demo_instance.computeSqrt(size) 
main()

3. 避免不必要的抽象

# 不推薦寫(xiě)法，代碼耗時(shí)：0.55秒  
class DemoClass:  
    def __init__(self, value: int):  
        self.value = value  
    @property  
    def value(self) -> int:  
        return self._value  
    @value.setter  
    def value(self, x: int):  
        self._value = x  
def main():  
    size = 1000000  
    for i in range(size):  
        demo_instance = DemoClass(size)  
        value = demo_instance.value  
        demo_instance.value = i  
main()

任何時(shí)候當(dāng)你使用額外的處理層（比如裝飾器、屬性訪問(wèn)、描述器）去包裝代碼時(shí)，都會(huì)讓代碼變慢。大部分情況下，需要重新進(jìn)行審視使用屬性訪問(wèn)器的定義是否有必要，使用getter/setter函數(shù)對(duì)屬性進(jìn)行訪問(wèn)通常是 C/C++ 程序員遺留下來(lái)的代碼風(fēng)格。如果真的沒(méi)有必要，就使用簡(jiǎn)單屬性。

# 推薦寫(xiě)法，代碼耗時(shí)：0.33秒  
class DemoClass:  
    def __init__(self, value: int):  
        self.value = value  # 避免不必要的屬性訪問(wèn)器  
def main():  
    size = 1000000 
    for i in range(size):  
        demo_instance = DemoClass(size)  
        value = demo_instance.value  
        demo_instance.value = i  
main()

4. 避免數(shù)據(jù)復(fù)制

4.1 避免無(wú)意義的數(shù)據(jù)復(fù)制

# 不推薦寫(xiě)法，代碼耗時(shí)：6.5秒  
def main():  
    size = 10000  
    for _ in range(size):  
        value = range(size)  
        value_list = [x for x in value] 
        square_list = [x * x for x in value_list]  
main()

上面的代碼中value_list完全沒(méi)有必要，這會(huì)創(chuàng)建不必要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)或復(fù)制。

# 推薦寫(xiě)法，代碼耗時(shí)：4.8秒  
def main():  
    size = 10000  
    for _ in range(size):  
        value = range(size)  
        square_list = [x * x for x in value]  # 避免無(wú)意義的復(fù)制 
main()

另外一種情況是對(duì) Python 的數(shù)據(jù)共享機(jī)制過(guò)于偏執(zhí)，并沒(méi)有很好地理解或信任 Python 的內(nèi)存模型，濫用 copy.deepcopy()之類(lèi)的函數(shù)。通常在這些代碼中是可以去掉復(fù)制操作的。

4.2 交換值時(shí)不使用中間變量

# 不推薦寫(xiě)法，代碼耗時(shí)：0.07秒  
def main():  
    size = 1000000  
    for _ in range(size):  
        a = 3  
        b = 5  
        temp = a  
        a = b  
        b = temp  
main()

上面的代碼在交換值時(shí)創(chuàng)建了一個(gè)臨時(shí)變量temp，如果不借助中間變量，代碼更為簡(jiǎn)潔、且運(yùn)行速度更快。

# 推薦寫(xiě)法，代碼耗時(shí)：0.06秒  
def main():  
    size = 1000000  
    for _ in range(size):  
        a = 3  
        b = 5  
        a, bb = b, a  # 不借助中間變量    
main()

4.3 字符串拼接用join而不是+

# 不推薦寫(xiě)法，代碼耗時(shí)：2.6秒  
import string  
from typing import List  
def concatString(string_list: List[str]) -> str:  
    result = ''  
    for str_i in string_list:  
        result += str_i  
    return result  
def main(): 
     string_list = list(string.ascii_letters * 100)  
    for _ in range(10000):  
        result = concatString(string_list)  
main()

當(dāng)使用a + b拼接字符串時(shí)，由于 Python 中字符串是不可變對(duì)象，其會(huì)申請(qǐng)一塊內(nèi)存空間，將a和b分別復(fù)制到該新申請(qǐng)的內(nèi)存空間中。因此，如果要拼接個(gè)字符串，會(huì)產(chǎn)生個(gè)中間結(jié)果，每產(chǎn)生一個(gè)中間結(jié)果都需要申請(qǐng)和復(fù)制一次內(nèi)存，嚴(yán)重影響運(yùn)行效率。而使用join()拼接字符串時(shí)，會(huì)首先計(jì)算出需要申請(qǐng)的總的內(nèi)存空間，然后一次性地申請(qǐng)所需內(nèi)存，并將每個(gè)字符串元素復(fù)制到該內(nèi)存中去。

# 推薦寫(xiě)法，代碼耗時(shí)：0.3秒  
import string  
from typing import List  
def concatString(string_list: List[str]) -> str:  
    return ''.join(string_list)  # 使用 join 而不是 +  
def main():  
    string_list = list(string.ascii_letters * 100)  
    for _ in range(10000):  
        result = concatString(string_list)  
main()

5. 利用if條件的短路特性

# 不推薦寫(xiě)法，代碼耗時(shí)：0.05秒  
from typing import List  
def concatString(string_list: List[str]) -> str:  
    abbreviations = {'cf.', 'e.g.', 'ex.', 'etc.', 'flg.', 'i.e.', 'Mr.', 'vs.'}  
    abbr_count = 0  
    result = ''  
    for str_i in string_list:  
        if str_i in abbreviations:  
            result += str_i  
    return result  
def main():  
    for _ in range(10000):  
        string_list = ['Mr.', 'Hat', 'is', 'Chasing', 'the', 'black', 'cat', '.']  
        result = concatString(string_list)  
main()

if 條件的短路特性是指對(duì)if a and b這樣的語(yǔ)句，當(dāng)a為False時(shí)將直接返回，不再計(jì)算b；對(duì)于if a or b這樣的語(yǔ)句，當(dāng)a為T(mén)rue時(shí)將直接返回，不再計(jì)算b。因此，為了節(jié)約運(yùn)行時(shí)間，對(duì)于or語(yǔ)句，應(yīng)該將值為T(mén)rue可能性比較高的變量寫(xiě)在or前，而and應(yīng)該推后。

# 推薦寫(xiě)法，代碼耗時(shí)：0.03秒  
from typing import List  
def concatString(string_list: List[str]) -> str:  
    abbreviations = {'cf.', 'e.g.', 'ex.', 'etc.', 'flg.', 'i.e.', 'Mr.', 'vs.'}  
    abbr_count = 0  
    result = ''  
    for str_i in string_list:  
        if str_i[-1] == '.' and str_i in abbreviations:  # 利用 if 條件的短路特性  
            result += str_i  
    return result 
def main():  
    for _ in range(10000):  
        string_list = ['Mr.', 'Hat', 'is', 'Chasing', 'the', 'black', 'cat', '.']  
        result = concatString(string_list)  
main()

6. 循環(huán)優(yōu)化

6.1 用for循環(huán)代替while循環(huán)

# 不推薦寫(xiě)法。代碼耗時(shí)：6.7秒  
def computeSum(size: int) -> int:  
    sum_ = 0  
    i = 0  
    while i < size:  
        sum_ += i  
        i += 1  
    return sum_  
def main():  
    size = 10000  
    for _ in range(size):  
        sum_ = computeSum(size) 
main()

Python 的for循環(huán)比while循環(huán)快不少。

# 推薦寫(xiě)法。代碼耗時(shí)：4.3秒  
def computeSum(size: int) -> int:  
    sum_ = 0  
    for i in range(size):  # for 循環(huán)代替 while 循環(huán)  
        sum_ += i 
     return sum_  
def main():  
    size = 10000  
    for _ in range(size):  
        sum_ = computeSum(size)  
main()

6.2 使用隱式for循環(huán)代替顯式for循環(huán)

針對(duì)上面的例子，更進(jìn)一步可以用隱式for循環(huán)來(lái)替代顯式for循環(huán)

# 推薦寫(xiě)法。代碼耗時(shí)：1.7秒  
def computeSum(size: int) -> int:  
    return sum(range(size))  # 隱式 for 循環(huán)代替顯式 for 循環(huán)  
def main():  
    size = 10000  
    for _ in range(size):  
        sum = computeSum(size) 
main()

6.3 減少內(nèi)層for循環(huán)的計(jì)算

# 不推薦寫(xiě)法。代碼耗時(shí)：12.8秒  
import math 
def main():  
    size = 10000  
    sqrt = math.sqrt  
    for x in range(size):  
        for y in range(size):  
            z = sqrt(x) + sqrt(y)  
main()

上面的代碼中sqrt(x)位于內(nèi)側(cè)for循環(huán)，每次訓(xùn)練過(guò)程中都會(huì)重新計(jì)算一次，增加了時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)。

# 推薦寫(xiě)法。代碼耗時(shí)：7.0秒  
import math  
def main():  
    size = 10000  
    sqrt = math.sqrt  
    for x in range(size):  
        sqrtsqrt_x = sqrt(x)  # 減少內(nèi)層 for 循環(huán)的計(jì)算  
        for y in range(size):  
            z = sqrt_x + sqrt(y) 
main()

7. 使用numba.jit

我們沿用上面介紹過(guò)的例子，在此基礎(chǔ)上使用numba.jit。numba可以將 Python 函數(shù) JIT 編譯為機(jī)器碼執(zhí)行，大大提高代碼運(yùn)行速度。關(guān)于numba的更多信息見(jiàn)下面的主頁(yè)：

http://numba.pydata.org/numba.pydata.org

# 推薦寫(xiě)法。代碼耗時(shí)：0.62秒  
import numba  
@numba.jit  
def computeSum(size: float) -> int: 
    sum = 0  
    for i in range(size):  
        sum += i  
    return sum  
def main():  
    size = 10000  
    for _ in range(size):  
        sum = computeSum(size)  
main()

8. 選擇合適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

Python 內(nèi)置的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如str, tuple, list, set, dict底層都是 C 實(shí)現(xiàn)的，速度非?？?，自己實(shí)現(xiàn)新的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)想在性能上達(dá)到內(nèi)置的速度幾乎是不可能的。

list類(lèi)似于 C++ 中的std::vector，是一種動(dòng)態(tài)數(shù)組。其會(huì)預(yù)分配一定內(nèi)存空間，當(dāng)預(yù)分配的內(nèi)存空間用完，又繼續(xù)向其中添加元素時(shí)，會(huì)申請(qǐng)一塊更大的內(nèi)存空間，然后將原有的所有元素都復(fù)制過(guò)去，之后銷(xiāo)毀之前的內(nèi)存空間，再插入新元素。刪除元素時(shí)操作類(lèi)似，當(dāng)已使用內(nèi)存空間比預(yù)分配內(nèi)存空間的一半還少時(shí)，會(huì)另外申請(qǐng)一塊小內(nèi)存，做一次元素復(fù)制，之后銷(xiāo)毀原有大內(nèi)存空間。因此，如果有頻繁的新增、刪除操作，新增、刪除的元素?cái)?shù)量又很多時(shí)，list的效率不高。此時(shí)，應(yīng)該考慮使用collections.deque。collections.deque是雙端隊(duì)列，同時(shí)具備棧和隊(duì)列的特性，能夠在兩端進(jìn)行復(fù)雜度的插入和刪除操作。

list的查找操作也非常耗時(shí)。當(dāng)需要在list頻繁查找某些元素，或頻繁有序訪問(wèn)這些元素時(shí)，可以使用bisect維護(hù)list對(duì)象有序并在其中進(jìn)行二分查找，提升查找的效率。

另外一個(gè)常見(jiàn)需求是查找極小值或極大值，此時(shí)可以使用heapq模塊將list轉(zhuǎn)化為一個(gè)堆，使得獲取最小值的時(shí)間復(fù)雜度是。

下面的網(wǎng)頁(yè)給出了常用的 Python 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的各項(xiàng)操作的時(shí)間復(fù)雜度：

TimeComplexity - Python Wikiwiki.python.org

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