Python的性能提升方法-创新互联-成都快上网建站

Python的性能提升方法-创新互联

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Python的性能提升方法

尽量不要打包

条件判断

不要做多余的步骤

原生函数


Python的性能提升方法

Python是一门解释型语言,虽说简单、易学、功能强大,但在性能方面,也有许多不足。

接下来,是我在编程中,提升性能的一些方法。

尽量不要打包

在此处的打包,指把python打包为可执行文件(如:pyinstaller、py2exe)。

数据表明,python在打包成可执行文件后,在速度、启动速度均有所下降,

有些python程序(包括不使用性能加速手段的程序),

再不打包的情况下运行,比C/C++还快。

当然,有个别打包软件不会影响(名字不太记得了)。

条件判断

条件判断是几乎每个编程语言都有的功能,

C/C++的条件判断可以用switch优化,Python可以用什么呢?

Python条件判断大概是无法代替了,但若可以用数字判断,

就用数字判断,计算机对比与字符串,更擅长于数字,用数字可比字符串快多了。

不要做多余的步骤

在编程时,有很多人会有编写一些多于语句,

这是在大大降低运行速度(这里指的是不仅影响效率,又对可读性或其它方面没有帮助的语句)。

如:

def hello(a,b,c):
    return a+b+c

不应该写成:

def hello(a,b,c):
    d = a+b+c
    return d

原生函数

原生函数有时会比其他函数快,

如:

import time,os

start = time.perf_counter()
a = 0
for i in range(100000):
    if os.path.exists('helloaaa.txt'):
        pass
    else:
        a += 1
print(a)
t1 = time.perf_counter()-start

start = time.perf_counter()
a = 0
for i in range(100000):
    try:
        open('helloaaa.txt')
    except:
        a += 1
print(a)
t2 = time.perf_counter()-start
print('t1:',t1)
print('t2:',t2)

这段代码是原生函数与其他的函数速度对比,功能都是检查文件是否存在(检查100000次)

,结果如下(t1是其它函数,t2是原生函数)。

第一次:

100000
100000
t1: 5.9034604000044055
t2: 5.578693899966311

第二次:

100000
100000
t1: 4.6843239000299945
t2: 4.4447977999807335

第三次:

100000
100000
t1: 4.658873700012919
t2: 4.493643699970562

三次对比不难看出,原生函数是较快的。

此篇完。

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