Python 运行效率优化

Python 作为一种高级编程语言，拥有着简洁易学、开发效率高等优点。然而随着业务规模的逐渐增大，一些代码需要进行高性能处理，Python 的运行效率就成为了一个严峻的问题。本文将从多个方面对 Python 运行效率进行详细阐述。

一、循环优化

Python 作为一门解释型语言，循环的效率相对其他语言肯定差一些，但是 Python 中也有很多优化循环的方法，比如尽量避免在循环中使用不必要的代码（即循环体内的语句尽量少而且简短）、使用 xrange() 而非 range() 遍历等技巧。

# bad
for i in range(100000):
    # do something
# good
for i in xrange(100000):
    # do something

此外，使用 map() 和 filter() 函数较之等效的循环语句能够更高效地完成同样的功能，如下所示：

# bad
result = []
for num in nums:
    if num % 2 == 0:
        result.append(num)
# good
result = filter(lambda x: x % 2 == 0, nums)

二、列表优化

Python 中的列表是一个非常好用的数据类型，但是其效率却因为其动态性而受到了一定影响。下面是一些优化列表的技巧：

1、尽量使用本地变量而非全局变量。因为 Python 每次在局部作用域使用变量时，都要查找变量名的位置，如果不是本地作用域的会往包含该作用域的更高一级作用域找，直到找到全局作用域，这样的话就会拖慢程序的速度。

2、尽量使用列表推导式而不是 for 循环构建列表。因为列表推导式本身就是在构建一个列表，所以它的效率要远高于使用 for 循环来构建列表。

#bad
square = []
for i in range(10):
    square.append(i**2)
#good
square = [i**2 for i in range(10)]

三、数据类型的选择

Python 中数据类型的选择会对程序的效率产生很大影响。下列是我在实际开发过程中对数据类型的一些总结：

1、Python 中的 str 和 bytes 类型都可以表示字符串，但是 bytes 类型只包含 ASCII 码对应的字符，所以如果你的字符串中包含大量 ASCII 之外字符，使用 bytes 类型就会浪费空间和时间。

2、对于经常进行查找、删除操作的情况，应该使用 set、dict 类型数据结构。这两种数据结构的查找和删除操作都有 O(1) 的时间复杂度。

3、如果键值对数量不超过一定范围，可以使用 collections 模块的 OrderedDict 和 Counter，因为它们底层实现使用的是数组而非哈希表，所以查找速度要远快于标准的 dict。

四、函数调用的优化

Python 中的函数调用是比较昂贵的操作，因为它需要进行函数调用栈的建立、清除、环境变量的保存和恢复等操作。所以在编写代码的时候应该尽量减少函数的调用次数，比如可以将代码块封装成一个函数，使用 Lambda 表达式来避免不必要的函数，或者使用 Python 的函数修饰符。

import time

def time_counter(func):
    def wrapped(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        delta_time = end_time - start_time
        print("Function {0} used {1:.8f}s".format(func.__name__, delta_time))
        return result
    return wrapped

@time_counter
def test():
    # do something
test()

五、模块和包的使用

Python 的模块和包的使用可以提高程序的效率，让代码组织得更加清晰。但是在实际使用中应该注意：

1、从模块中引用方法或变量时，可以使用 from ... import ... 语句将其导入，这样可以避免每次都使用模块名来引用其中的对象，提高代码的可读性和效率。

2、对于第三方库中的包，可以使用 __init__.py 文件将其模块导入到主程序的命名空间中，这样就不需要使用完整的路径名引用模块了。

# bad
import package1.package2.module1
result = package1.package2.module1.function1(1, 2, 3)
# good
from package1.package2 import module1
result = module1.function1(1, 2, 3)

六、多线程和异步编程

Python 提供的多线程和异步编程模型是提高程序性能的重要手段。通过将计算密集型的任务分配到多个线程或进程中来提高程序的并发性，而将 IO 密集型任务转化为异步编程可以更好地利用 CPU 的资源，并且减少等待时间。

import concurrent.futures
import requests

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor:
    urls = ["http://www.example.com", "http://www.example.net", "http://www.example.org"]
    futures = [executor.submit(requests.get, url) for url in urls]
    for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
        try:
            response = future.result()
            print(response.url, response.status_code)
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(e)

综上所述，Python 在运行效率上面的问题是可以通过多种方法来进行优化的。开发者可以从循环优化、列表优化、数据类型的选择、函数调用的优化、模块和包的使用以及多线程和异步编程的角度去进行优化，以满足不同的运行需求。