Python是一門非?？岬恼Z言，因為很少的Python代碼可以在短時間內(nèi)做很多事情，并且，Python很容易就能支持多任務(wù)和多重處理。
py
? 1、關(guān)鍵代碼可以依賴于擴(kuò)展包
Python使許多編程任務(wù)變得簡單，但是對于很關(guān)鍵的任務(wù)并不總是提供最好的性能。使用C、C++或者機(jī)器語言擴(kuò)展包來執(zhí)行關(guān)鍵任務(wù)能極大改善性能。這些包是依賴于平臺的，也就是說，你必須使用特定的、與你使用的平臺相關(guān)的包。簡而言之,該解決方案提供了一些應(yīng)用程序的可移植性,以換取性能,您可以獲得只有通過直接向底層主機(jī)編程。下面這些擴(kuò)展包你可以考慮添加到你的個人擴(kuò)展庫中：
Cython
PyInlne
PyPy
Pyrex
這些包有不同的作用和執(zhí)行方式。例如，Pyrex 讓Python處理一些內(nèi)存任務(wù)變得簡單高效；PyInline可以直接讓你在Python應(yīng)用程序中使用C代碼，雖然內(nèi)聯(lián)代碼被單獨(dú)編譯，但是如果你能高效的利用C代碼，它可以在同一個地方處理每一件事情。
? 2、使用關(guān)鍵字排序
有很多古老的Python代碼在執(zhí)行時將花費(fèi)額外的時間去創(chuàng)建一個自定義的排序函數(shù)。最好的排序方式是使用關(guān)鍵字和默認(rèn)的sort()方法，看看下面的示例：
import operator
somelist = [(1, 5, 8), (6, 2, 4), (9, 7, 5)]
somelist.sort(key=operator.itemgetter(0))
somelist
#Output = [(1, 5, 8), (6, 2, 4), (9, 7, 5)]
somelist.sort(key=operator.itemgetter(1))
somelist
#Output = [(6, 2, 4), (1, 5, 8), (9, 7, 5)]
somelist.sort(key=operator.itemgetter(2))
somelist
#Output = [(6, 2, 4), (9, 7, 5), (1, 5, 8)],
每一個案例的列表是根據(jù)你選擇作為關(guān)鍵字參數(shù)的索引排序的，這種方式對字符串和數(shù)字排序同樣適用。
? 3、優(yōu)化循環(huán)
每一種編程語言都強(qiáng)調(diào)循環(huán)語句的優(yōu)化，Python也是一樣的。盡管你可以依賴于豐富的技術(shù)讓循環(huán)運(yùn)行的更快，然而，開發(fā)者經(jīng)常忽略的一個方法是避免在循環(huán)內(nèi)部使用點(diǎn)拼接字符串。對于下面的示例：
lowerlist = ['this', 'is', 'lowercase']
upper = str.upper
upperlist = []
append = upperlist.append
for word in lowerlist:
??? append(upper(word))
??? print(upperlist)
??? #Output = ['THIS', 'IS', 'LOWERCASE']
每一次調(diào)用str.upper，Python都會去求這個方法的值。但是如果你把求值的結(jié)果放入一個變量中，就能提高程序的性能。這個關(guān)鍵是減少Python內(nèi)執(zhí)行的循環(huán)次數(shù),因為Python解析這些實例是比較慢的。
? 4、使用新版本
任何一個在線上搜索Python資料的人都會發(fā)現(xiàn)無數(shù)關(guān)于Python版本遷移的信息。通常，Python每一個版本都針對之前的一個版本做了優(yōu)化和改進(jìn)，以讓Python運(yùn)行的更快。限制因素是你喜歡的函數(shù)庫是否也針對Python的新版本做了改進(jìn)。
當(dāng)你使用了新的函數(shù)庫，獲得了Python的新版本，你需要保證代碼依然能夠運(yùn)行，檢查應(yīng)用，修正差異。
然后，如果你僅僅是保證應(yīng)用能夠在新版本上運(yùn)行，你可能錯過新功能的更新。一旦你做了改進(jìn)，在新版本下配置應(yīng)用程序，檢查問題區(qū)域并優(yōu)先使用新功能更新，對于之前的升級，用戶將看到更大性能的提升。
? 5、嘗試多種編程方法
每一次你創(chuàng)建應(yīng)用的時候，都使用同一種編程方法，在某些情況下降導(dǎo)致程序運(yùn)行會比預(yù)期的慢。在分析的過程中做一些小試驗。例如，當(dāng)管理字典中的數(shù)據(jù)項時，可以采用安全的方法確定數(shù)據(jù)項是否已經(jīng)存在并需要更新它，或者你可以直接添加條目,然后處理項目根本不存在的情況。
n = 16
myDict = {}
for i in range(0, n):
??? char = 'abcd'[i%4]
??? if char not in myDict:
??????? myDict[char] = 0
??????? myDict[char] += 1
??????? print(myDict)
當(dāng)myDict是空時，上述的代碼通常會運(yùn)行的更快。但當(dāng)myDict已經(jīng)有數(shù)據(jù)填充時，就有更好的方法可以選擇：
n = 16
myDict = {}
for i in range(0, n):
??? char = 'abcd'[i%4]
??? try:
??????? myDict[char] += 1
??? except KeyError:
??????? myDict[char] = 1
??? print(myDict)
兩種情況下都輸出{'d': 4, 'c': 4, 'b': 4, 'a': 4}，唯一的差異是輸出是怎么獲得的。站在盒子外考慮和創(chuàng)建新的編程技巧都能讓你的程序獲得更快的運(yùn)行速度。
? 6、交叉編譯程序
??????? 開發(fā)者有時會忘記計算機(jī)不能識別任何一種現(xiàn)在應(yīng)用程序語言，它只識別機(jī)器代碼。為了運(yùn)行程序，需要一個應(yīng)用將人類可讀的代碼轉(zhuǎn)換成計算機(jī)能識別的代碼。當(dāng)用一種語言寫程序時，例如Python，然后用另外一種語言來運(yùn)行它，例如C++，從性能角度看是有道理的。這個取決于你想要用這個應(yīng)用做什么和主機(jī)系統(tǒng)能夠提供什么資源。
??????? 一個有趣的交叉編譯器，Nuitka, 能將Python轉(zhuǎn)換成C++代碼，結(jié)果是你可以再本機(jī)模式下執(zhí)行應(yīng)用，而不是依賴于解釋器。根據(jù)平臺和任務(wù)中,你可以看到顯著的性能提高。
以上就是本文的全部內(nèi)容了，希望對大家學(xué)習(xí)Python有所幫助。
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