Python性能优化技巧总结

选择了脚本语言就要忍受其速度，这句话在某种程度上说明了 python 作为脚本的一个不足之处，那就是执行效率和性能不够理想，特别是在 performance 较差的机器上，因此有必要进行一定的代码优化来提高程序的执行效率。如何进行 python 性能优化，是本文探讨的主要问题。本文会涉及常见的代码优化方法，性能优化工具的使用以及如何诊断代码的性能瓶颈等内容，希望可以给 python 开发人员一定的参考。

Python 代码优化常见技巧

代码优化能够让程序运行更快，它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高，根据 80/20 原则，实现程序的重构、优化、扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量。优化通常包含两方面的内容：减小代码的体积，提高代码的运行效率。

改进算法，选择合适的数据结构

一个良好的算法能够对性能起到关键作用，因此性能改进的首要点是对算法的改进。在算法的时间复杂度排序上依次是：

O(1) -> O(lg n) -> O(n lg n) -> O(n^2) -> O(n^3) -> O(n^k) -> O(k^n) -> O(n!)

因此如果能够在时间复杂度上对算法进行一定的改进，对性能的提高不言而喻。但对具体算法的改进不属于本文讨论的范围，读者可以自行参考这方面资料。下面的内容将集中讨论数据结构的选择。

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字典 (dictionary) 与列表 (list)

Python 字典中使用了 hash table，因此查找操作的复杂度为 O(1)，而 list 实际是个数组，在 list 中，查找需要遍历整个 list，其复杂度为 O(n)，因此对成员的查找访问等操作字典要比 list 更快。

清单 1. 代码 dict.py

from time import time  t = time()  list = ['a','b','is','python','jason','hello','hill','with','phone','test', 'dfdf','apple','pddf','ind','basic','none','baecr','var','bana','dd','wrd']  #list = dict.fromkeys(list,True)  print list  filter = []  for i in range (1000000):      for find in ['is','hat','new','list','old','.']:          if find not in list:              filter.append(find)  print "total run time:" print time()-t

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上述代码运行大概需要 16.09seconds。如果去掉行 #list = dict.fromkeys(list,True) 的注释，将 list 转换为字典之后再运行，时间大约为 8.375 seconds，效率大概提高了一半。因此在需要多数据成员进行频繁的查找或者访问的时候，使用 dict 而不是 list 是一个较好的选择。

集合 (set) 与列表 (list)

set 的 union， intersection，difference 操作要比 list 的迭代要快。因此如果涉及到求 list 交集，并集或者差的问题可以转换为 set 来操作。

清单 2. 求 list 的交集：

from time import time  t = time()  lista=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,13,34,53,42,44]  listb=[2,4,6,9,23]  intersection=[]  for i in range (1000000):      for a in lista:          for b in listb:              if a == b:                  intersection.append(a)  print "total run time:" print time()-t

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上述程序的运行时间大概为：

total run time:  38.4070000648

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清单 3. 使用 set 求交集

from time import time  t = time()  lista=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,13,34,53,42,44]  listb=[2,4,6,9,23]  intersection=[]  for i in range (1000000):       list(set(lista)&set(listb))  print "total run time:" print time()-t

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改为 set 后程序的运行时间缩减为 8.75，提高了 4 倍多，运行时间大大缩短。读者可以自行使用表 1 其他的操作进行测试。

表 1. set 常见用法

对循环的优化

对循环的优化所遵循的原则是尽量减少循环过程中的计算量，有多重循环的尽量将内层的计算提到上一层。 下面通过实例来对比循环优化后所带来的性能的提高。程序清单 4 中，如果不进行循环优化，其大概的运行时间约为 132.375。

清单 4. 为进行循环优化前

from time import time  t = time()  lista = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]  listb =[0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,0.01]  for i in range (1000000):       for a in range(len(lista)):           for b in range(len(listb)):                x=lista[a]+listb[b]  print "total run time:" print time()-t

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现在进行如下优化，将长度计算提到循环外，range 用 xrange 代替，同时将第三层的计算 lista[a] 提到循环的第二层。

清单 5. 循环优化后

from time import time  t = time()  lista = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]  listb =[0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,0.01]  len1=len(lista)  len2=len(listb)  for i in xrange (1000000):      for a in xrange(len1):          temp=lista[a]              for b in xrange(len2):                  x=temp+listb[b]  print "total run time:" print time()-t

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上述优化后的程序其运行时间缩短为 102.171999931。在清单 4 中 lista[a] 被计算的次数为 1000000*10*10，而在优化后的代码中被计算的次数为 1000000*10，计算次数大幅度缩短，因此性能有所提升。

充分利用 Lazy if-evaluation 的特性

python 中条件表达式是 lazy evaluation 的，也就是说如果存在条件表达式 if x and y，在 x 为 false 的情况下 y 表达式的值将不再计算。因此可以利用该特性在一定程度上提高程序效率。

清单 6. 利用 Lazy if-evaluation 的特性

from time import time  t = time()  abbreviations = ['cf.', 'e.g.', 'ex.', 'etc.', 'fig.', 'i.e.', 'Mr.', 'vs.']  for i in range (1000000):      for w in ('Mr.', 'Hat', 'is', 'chasing', 'the', 'black', 'cat', '.'):          if w in abbreviations:          #if w[-1] == '.' and w in abbreviations:                pass  print "total run time:" print time()-t

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在未进行优化之前程序的运行时间大概为 8.84，如果使用注释行代替第一个 if，运行的时间大概为 6.17。

字符串的优化

python 中的字符串对象是不可改变的，因此对任何字符串的操作如拼接，修改等都将产生一个新的字符串对象，而不是基于原字符串，因此这种持续的 copy 会在一定程度上影响 python 的性能。对字符串的优化也是改善性能的一个重要的方面，特别是在处理文本较多的情况下。字符串的优化主要集中在以下几个方面：

在字符串连接的使用尽量使用 join() 而不是 +：在代码清单 7 中使用 + 进行字符串连接大概需要 0.125 s，而使用 join 缩短为 0.016s。因此在字符的操作上 join 比 + 要快，因此要尽量使用 join 而不是 +。

清单 7. 使用 join 而不是 + 连接字符串

from time import time  t = time()  s = "" list = ['a','b','b','d','e','f','g','h','i','j','k','l','m','n']  for i in range (10000):       for substr in list:            s+= substr  print "total run time:" print time()-t

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同时要避免：

s = "" for x in list:     s += func(x)

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而是要使用：

slist = [func(elt) for elt in somelist]  s = "".join(slist)

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当对字符串可以使用正则表达式或者内置函数来处理的时候，选择内置函数。如 str.isalpha()，str.isdigit()，str.startswith((‘x’, ‘yz’))，str.endswith((‘x’, ‘yz’))

对字符进行格式化比直接串联读取要快，因此要使用

out = "%s%s%s%s" % (head, prologue, query, tail)

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而避免

out = "" + head + prologue + query + tail + ""

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使用列表解析（list comprehension）和生成器表达式（generator expression）

列表解析要比在循环中重新构建一个新的 list 更为高效，因此我们可以利用这一特性来提高运行的效率。

from time import time  t = time()  list = ['a','b','is','python','jason','hello','hill','with','phone','test', 'dfdf','apple','pddf','ind','basic','none','baecr','var','bana','dd','wrd']  total=[]  for i in range (1000000):       for w in list:            total.append(w)  print "total run time:" print time()-t

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使用列表解析：

for i in range (1000000):     a = [w for w in list]

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上述代码直接运行大概需要 17s，而改为使用列表解析后 ，运行时间缩短为 9.29s。将近提高了一半。生成器表达式则是在 2.4 中引入的新内容，语法和列表解析类似，但是在大数据量处理时，生成器表达式的优势较为明显，它并不创建一个列表，只是返回一个生成器，因此效率较高。在上述例子上中代码 a = [w for w in list] 修改为 a = (w for w in list)，运行时间进一步减少，缩短约为 2.98s。

其他优化技巧

如果需要交换两个变量的值使用 a,b=b,a 而不是借助中间变量 t=a;a=b;b=t；

>>> from timeit import Timer  >>> Timer("t=a;a=b;b=t","a=1;b=2").timeit()  0.25154118749729365  >>> Timer("a,b=b,a","a=1;b=2").timeit()  0.17156677734181258  >>>

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在循环的时候使用 xrange 而不是 range；使用 xrange 可以节省大量的系统内存，因为 xrange() 在序列中每次调用只产生一个整数元素。而 range() 將直接返回完整的元素列表，用于循环时会有不必要的开销。在 python3 中 xrange 不再存在，里面 range 提供一个可以遍历任意长度的范围的 iterator。

使用局部变量，避免”global” 关键字。python 访问局部变量会比全局变量要快得多，因 此可以利用这一特性提升性能。

if done is not None 比语句 if done != None 更快，读者可以自行验证；

在耗时较多的循环中，可以把函数的调用改为内联的方式；

使用级联比较 “x

while 1 要比 while True 更快（当然后者的可读性更好）；

build in 函数通常较快，add(a,b) 要优于 a+b。

定位程序性能瓶颈

对代码优化的前提是需要了解性能瓶颈在什么地方，程序运行的主要时间是消耗在哪里，对于比较复杂的代码可以借助一些工具来定位，python 内置了丰富的性能分析工具，如 profile,cProfile 与 hotshot 等。其中 Profiler 是 python 自带的一组程序，能够描述程序运行时候的性能，并提供各种统计帮助用户定位程序的性能瓶颈。Python 标准模块提供三种 profilers:cProfile,profile 以及 hotshot。

profile 的使用非常简单，只需要在使用之前进行 import 即可。具体实例如下：

清单 8. 使用 profile 进行性能分析

import profile  def profileTest():     Total =1;     for i in range(10):         Total=Total*(i+1)         print Total     return Total  if __name__ == "__main__":     profile.run("profileTest()")

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程序的运行结果如下：

图 1. 性能分析结果

其中输出每列的具体解释如下：

ncalls：表示函数调用的次数；

tottime：表示指定函数的总的运行时间，除掉函数中调用子函数的运行时间；

percall：（第一个 percall）等于 tottime/ncalls；

cumtime：表示该函数及其所有子函数的调用运行的时间，即函数开始调用到返回的时间；

percall：（第二个 percall）即函数运行一次的平均时间，等于 cumtime/ncalls；

filename:lineno(function)：每个函数调用的具体信息；

如果需要将输出以日志的形式保存，只需要在调用的时候加入另外一个参数。如 profile.run(“profileTest()”,”testprof”)。

对于 profile 的剖析数据，如果以二进制文件的时候保存结果的时候，可以通过 pstats 模块进行文本报表分析，它支持多种形式的报表输出，是文本界面下一个较为实用的工具。使用非常简单：

import pstats  p = pstats.Stats('testprof')  p.sort_stats("name").print_stats()

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其中 sort_stats() 方法能够对剖分数据进行排序， 可以接受多个排序字段，如 sort_stats(‘name’, ‘file’) 将首先按照函数名称进行排序，然后再按照文件名进行排序。常见的排序字段有 calls( 被调用的次数 )，time（函数内部运行时间），cumulative（运行的总时间）等。此外 pstats 也提供了命令行交互工具，执行 python – m pstats 后可以通过 help 了解更多使用方式。

对于大型应用程序，如果能够将性能分析的结果以图形的方式呈现，将会非常实用和直观，常见的可视化工具有 Gprof2Dot，visualpytune，KCacheGrind 等，读者可以自行查阅相关官网，本文不做详细讨论。