机器学习初学者 04月10日 13:02
【Python】Python脚本运行速度太慢,用这10个方法解决
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本文分享了10种提升Python脚本性能的策略,旨在帮助开发者优化代码执行速度。内容涵盖了从选择高效数据结构、进行代码性能分析、优化循环、利用生成器、优化I/O操作、利用多线程或多进程、优化递归、使用Cython或Numba进行即时编译、避免使用全局变量,到升级Python版本等多个方面。通过这些方法,可以显著提高Python脚本的运行效率,特别是在处理大数据量或紧急任务时。

💡 **选择高效数据结构:** Python提供了多种数据结构,如列表、集合、字典和NumPy数组。根据具体应用场景选择合适的数据结构,可以显著提升脚本性能。例如,使用集合进行成员测试比列表更高效。

🔍 **代码性能分析:** 使用Python内置的cProfile模块进行性能分析,可以帮助识别代码中的瓶颈。通过分析,可以找到程序中耗时较长的部分,从而有针对性地进行优化。

🔄 **优化循环:** 尽量使用列表推导式和内置函数(如map()和filter())代替传统的for循环,以提高循环的执行效率。列表推导式通常比传统循环更快,代码也更简洁。

💾 **利用生成器:** 在处理大型数据集时,使用生成器可以节省内存并提高性能。生成器逐个产生数据,而不是一次性加载整个数据集,这对于处理大规模数据非常有效。

🧵 **利用多线程或多进程:** 通过使用多线程或多进程,可以并行化代码,从而充分利用多核处理器。这对于I/O密集型或CPU密集型任务都非常有用,可以显著缩短执行时间。

学研君 2025-04-10 12:04 浙江

分享10种提升Python脚本性能的策略。Python功能强大,但执行速度有时不尽人意,特别是在紧急或大数据

分享10种提升Python脚本性能的策略。

Python功能强大,但执行速度有时不尽人意,特别是在紧急或大数据量任务中。本文分享10种提升Python脚本性能的策略,同时提供代码示例。

1 使用高效的数据结构

Python 提供了各种数据结构,每种都有其自身的性能特点。选择合适的数据结构能大幅提高脚本的运行速度。虽然列表用途广泛,但并非万能。根据不同情况,可以考虑使用集合、字典或NumPy数组来优化性能。

使用集合进行成员测试

my_set = set([12345])
if 6 in my_set:
    print("Found")

2 代码性能分析

性能分析是识别代码瓶颈的关键步骤。Python内置的cProfile模块,可以帮助我们达到这个目的。

import cProfile

def slow_function():
    # 你的慢速代码在这里
cProfile.run("slow_function()")

3 优化循环

循环优化影响脚本性能。尽可能使用列表推导式和内置函数如 map() 和 filter() 代替传统循环。

传统循环

result = []
for num in range(111):
    result.append(num * 2)

列表推导式

result = [num * 2 for num in range(111)]

4 利用生成器

当处理大型数据集时,生成器可以帮助节省内存并提高性能。

def generate_numbers():
    for i in range(11000000):
        yield i

for num in generate_numbers():
    # 处理每个数字

5 优化 I/O 操作

I/O操作往往是性能瓶颈的关键所在。建议采用缓冲I/O,并以数据块的形式进行读写,避免逐行处理,以提升效率。

按块读取文件

with open('large_file.txt''rb'as file:
    while True:
        chunk = file.read(1024)
        if not chunk:
            break
        # 处理这个块

6 利用多线程或多进程

多线程和多进程可以并行化你的代码,利用多核处理器。

import multiprocessing

def process_data(data):
    # 这里处理数据
if __name__ == '__main__':
    data = get_data()
    pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
    results = pool.map(process_data, data)
    pool.close()
    pool.join()

7 优化递归

递归函数可能会消耗大量内存。在优化递归算法时,考虑使用迭代方法或记忆化。

递归斐波那契

def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)

8 使用 Cython 或 Numba 进行即时编译

Cython 和 Numba 是可以将 Python 代码编译成机器码的工具,从而提高性能。

使用 Numba 加速函数

import numba

@numba.jit
def fast_function(x):
    return x * 2

9 避免使用全局变量

全局变量可能因为变量查找的开销而减慢你的代码。尽量减少它们的使用。

避免全局变量

x = 10

def multiply_by_x(y):
    return x * y

10 升级你的 Python 版本

Python 不断发展,新版本通常包含性能改进。确保你使用的是最新的 Python 版本。

检查 Python 版本

import sys

if sys.version_info < (37):
    print("考虑升级到更新的 Python 版本以获得性能提升。")

通过实施这些策略,你可以提高你的 Python 脚本的性能,实现更快的执行时间!


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