虽然运行速度慢是 Python 与生俱来的特点,大多数时候我们用 Python 就意味着放弃对性能的追求.但是,就算是用纯 Python 完成同一个任务,老手写出来的代码可能会比菜鸟写的代码块几倍,甚至是几十倍(这里不考虑算法的因素,只考虑语言方面的因素).很多时候,我们将自己的代码运行缓慢地原因归结于python本来就很慢,从而心安理得地放弃深入探究. 但是,事实真的是这样吗?面对python代码,你有分析下面这些问题吗: 程序运行的速度如何?        程序运行时间的瓶颈在哪里?    …

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…

摘要:代码优化能够让程序运行更快,可以提高程序的执行效率等,对于一名软件开发人员来说,如何优化代码,从哪里入手进行优化?这些都是他们十分关心的问题.本文着重讲了如何优化Python代码,看完一定会让你收获满满! 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…

原文:Python 代码性能优化技巧 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(…

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…

原文作者:爱coding,会编程的核电工程师. 个人博客地址:zhihu.com/people/zhong-yun-75-63 掌握一些技巧,可尽量提高Python程序性能,也可以避免不必要的资源浪费. 1.使用局部变量 尽量使用局部变量代替全局变量:便于维护,提高性能并节省内存. 使用局部变量替换模块名字空间中的变量,例如 ls = os.linesep.一方面可以提高程序性能,局部变量查找速度更快:另一方面可用简短标识符替代冗长的模块变量,提高可读性. 2.减少函数调用次数 对象类型判断时,…

1. 介绍性能分析器 作者:btchenguang profiler是一个程序,用来描述运行时的程序性能,并且从不同方面提供统计数据加以表述.Python中含有3个模块提供这样的功能,分别是cProfile, profile和pstats.这些分析器提供的是对Python程序的确定性分析.同时也提供一系列的报表生成工具,允许用户快速地检查分析结果. Python标准库提供了3个不同的性能分析器: cProfile,推荐给大部分的用户,是C的一个扩展应用,因为其合理的运行开销,所以适合分析运行时间…

掌握一些技巧,可尽量提高Python程序性能,也可以避免不必要的资源浪费.今天就为大家带来七个可以提升python程序性能的好习惯,赶快来学习吧:. 1.使用局部变量 尽量使用局部变量代替全局变量:便于维护,提高性能并节省内存. 使用局部变量替换模块名字空间中的变量,例如 ls = os.linesep.一方面可以提高程序性能,局部变量查找速度更快;另一方面可用简短标识符替代冗长的模块变量,提高可读性. 2.减少函数调用次数 对象类型判断时,采用isinstance()最优,采用对象类型身份(i…

1. 介绍性能分析器 profiler是一个程序,用来描述运行时的程序性能,并且从不同方面提供统计数据加以表述.Python中含有3个模块提供这样的功能,分别是cProfile, profile和pstats.这些分析器提供的是对Python程序的确定性分析.同时也提供一系列的报表生成工具,允许用户快速地检查分析结果. Python标准库提供了3个不同的性能分析器: cProfile,推荐给大部分的用户,是C的一个扩展应用,因为其合理的运行开销,所以适合分析运行时间较长的.是基于lsprof.…

################### #Python脚本性能剖析 ################### cProfile/profile/hotshot用于统计Python脚本各部分运行频率和耗费时间等统计信息.pstats可用于格式化这些信息 cProfile,属C扩展.开销较小,适合剖析长时间执行的Python程序,推荐使用此模块 profile.纯Python模块,存在明显开销,但想对其扩展的话相对照较easy hotshot,实验性的C模块.主要关注开销最小化,现已不再被维护将来可能…