五個提升 Python 速度的優化技巧
在這篇文章中，我將分解一些我見過的（甚至自己也犯過）最常見的影響性能的錯誤。最重要的是，我們不僅僅討論不該做什么——我會給你提供可行的修復方法和代碼示例，讓你的腳本變成精簡、高效的Python機器。
錯誤 #1：像1999那樣循環
我和其他開發者一樣，對精心制作的for循環有著強烈的喜愛。它們構成了我們工作的很大一部分基礎。然而，當討論純粹的速度時，特別是處理大型數據集時，那些可靠的循環開始顯得更像是負擔而不是助力。
示例：讓我們加一些數字
想象你需要計算一個巨大數字列表的平方和。以下是循環的方式：
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, ... , 10000] # A big list
total = 0
for number in numbers:
squared = number * number
total += squared看起來無害，對吧？但在幕后，Python為每個元素進行了大量的單獨計算。
修復方法：NumPy來拯救！
這就是NumPy像超級英雄一樣出現的地方。它全是關于矢量化——一次性對整個數組執行操作。讓我們重寫那個示例：
import numpy as np
numbers = np.array([1, 2, 3, 4, 5, ... , 10000])
squared = numbers * numbers # Vectorized squaring!
total = squared.sum()NumPy不是逐個處理元素，而是一次性處理整個計算。
額外提示：易于理解的折中方案
列表推導式：
total = sum(number * number for number in numbers)它們通常比傳統循環更快，但在激烈的數值計算中可能無法與NumPy的強大力量相媲美。
錯誤 #2：使用錯誤的工具
想象一下，只用錘子建造房子。當然，你可以完成它，但會是混亂的。同樣，對于Python——完全依賴列表來完成所有任務，就像被綁著一只手編程一樣。
示例：我的電話號碼在哪里？
假設你有這樣一個聯系人列表：
contacts = [
{"name": "Alice", "phone": "123-4567"},
{"name": "Bob", "phone": "789-0123"},
# ... more contacts
]找到Bob的號碼意味著掃描整個列表，可能需要檢查每個聯系人。
修復方法：擁有超能力的數據處理結構
字典：你的快速查找伙伴如果你按鍵（比如“名字”）搜索，字典是你的救星。
contacts_dict = {
"Alice": "123-4567",
"Bob": "789-0123",
# ... more contacts
}
bobs_number = contacts_dict["Bob"] # Instant access!集合：強制唯一性需要跟蹤唯一的網站訪問者嗎？集合會自動丟棄重復項。
unique_visitors = set()
unique_visitors.add("192.168.1.100")
unique_visitors.add("124.58.23.5")
unique_visitors.add("192.168.1.100") # No duplicate added了解你的工具箱Python給你提供了更多：有序字典、雙端隊列等。知道何時使用它們是好腳本和優秀腳本的區別。
錯誤 #3：在黑暗中優化
你熟悉那種感覺，當你確信你的代碼很慢，但對原因一無所知。這就像試圖在沒有手電筒的情況下修補滴水的天花板。令人沮喪！這就是分析器的用武之地。
示例：意外的罪魁禍首
假設你有一個復雜的函數來計算斐波那契數。你投入了靈魂來完善數學，但它仍然很慢。結果，瓶頸可能是一些狡猾的東西，比如你如何將結果記錄到文件中。
修復方法：cProfile來拯救！
Python內置的cProfile模塊是你的性能偵探。以下是如何使用它：
import cProfile
def my_function():
# Your code to be profiled
cProfile.run('my_function()')這會產生大量統計數據。需要關注的關鍵事項：
- ncalls：函數被調用了多少次。
- tottime：在函數中花費的總時間。
- cumtime：像tottime一樣，但包括在其中調用的所有函數所花費的時間。
篩選線索這些數字將指出你真正的瓶頸，幫助你將優化工作集中在它們將產生最大影響的地方。
錯誤 #4：DIY陷阱
從頭開始構建一切的沖動很強。我懂！但有時，重新發明輪子就像決定步行穿越國家而不是乘坐飛機。Python有你的背，有非常優化的內置函數。
示例：讓我們排序
需要對數字列表進行排序嗎？你可以編寫你的冒泡排序實現……或者你可以使用Python的sorted()：
my_list = [5, 3, 1, 4, 2]
# The long way (probably pretty slow)
def my_bubble_sort(list):
# ... your sorting code here
# The Pythonic way
sorted_list = sorted(my_list)很有可能，你自己的排序算法甚至無法接近內置的效率。
修復方法：探索寶庫
Python標準庫是開發者的最好朋友。了解這些強大的工具：
- itertools：通過迭代器（想想高級循環以提高效率）增強你的工作
- heapq：用于管理堆（優先隊列有人嗎？）
- bisect：保持排序列表的順序，速度極快。
記住：花時間學習內置函數是后來優化節省的時間。
錯誤 #5：與硬盤聊天太多
將你的計算機內存（RAM）視為你的超快速工作區，將你的硬盤視為城市的存儲倉庫。每次你訪問或修改文件，就像派遣信使來回奔波。太多的行程，你的代碼開始感受到等待。
示例：逐行減速
假設你正在處理一個龐大的日志文件：
with open("huge_log.txt", "r") as file:
for line in file:
# Process each line slowly每讀取一行意味著從你的硬盤單獨獲取。
修復方法：更聰明地工作，而不是更努力
一次讀取全部（如果合適）：對于較小的文件，有時將整個內容吸入內存是最快的：
with open("huge_log.txt", "r") as file:
contents = file.read()
# Process contents in memory緩沖來拯救：當你需要細粒度控制時，緩沖可以拯救：
with open("huge_log.txt", "r") as file:
while True:
chunk = file.read(4096) # Read in chunks
if not chunk:
break
# Process the chunk以塊而不是字節思考最小化那些去“倉庫”的行程會產生巨大的差異。
