python编码最佳实践之总结

相信用python的同学不少，本人也一直对python情有独钟，毫无疑问python作为一门解释性动态语言没有那些编译型语言高效，但是python简洁、易读以及可扩展性等特性使得它大受青睐。

工作中很多同事都在用python，但往往很少有人关注它的性能和惯用法，一般都是现学现用，毕竟python不是我们的主要语言，我们一般只是使用它来做一些系统管理的工作。但是我们为什么不做的更好呢？python zen中有这样一句：There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it. Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch. 大意就是python鼓励使用一种最优的方法去完成一件事，这也是和ruby等的一个差异。所以一种好的python编写习惯个人认为很重要，本文就重点从性能角度出发对python的一些惯用法做一个简单总结，希望对大家有用~

提到性能，最容易想到的是降低复杂度，一般可以通过测量代码回路复杂度（cyclomatic complexitly）和Landau符号（大O）来分析, 比如dict查找是O(1)，而列表的查找却是O(n)，显然数据的存储方式选择会直接影响算法的复杂度。

一、数据结构的选择:

1. 在列表中查找：

对于已经排序的列表考虑用bisect模块来实现查找元素，该模块将使用二分查找实现

def find(seq, el) :
    pos = bisect(seq, el)
    if pos == 0 or ( pos == len(seq) and seq[-1] != el ) :
        return -1
    return pos - 1

而快速插入一个元素可以用:

 bisect.insort(list, element) 

这样就插入元素并且不需要再次调用 sort() 来保序，要知道对于长list代价很高.

2. set代替列表：

比如要对一个list进行去重，最容易想到的实现：

seq = ['a', 'a', 'b']
res = []
for i in seq:
    if i not in res:
        res.append(i)

显然上面的实现的复杂度是O(n2)，若改成：

seq = ['a', 'a', 'b']
res = set(seq)

复杂度马上降为O(n)，当然这里假定set可以满足后续使用。

另外，set的union，intersection，difference等操作要比列表的迭代快的多，因此如果涉及到求列表交集，并集或者差集等问题可以转换为set来进行，平时使用的时候多注意下，特别当列表比较大的时候，性能的影响就更大。

3. 使用python的collections模块替代内建容器类型：

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