簡介： 選擇了腳本語言就要忍受其速度，這句話在某種程度上說明了 python 作為腳本的一個不足之處，那就是執行效率和性能不夠理想，特別是在 performance 較差的機器上，因此有必要進行一定的代碼優化來提高程序的執行效率。如何進行 Python 性能優化，是本文探討的主要問題。本文會涉及常見的代碼優化方法，性能優化工具的使用以及如何診斷代碼的性能瓶頸等內容，希望可以給 Python 開發人員一定的參考。
Python 代碼優化常見技巧
代碼優化能夠讓程序運行更快，它是在不改變程序運行結果的情況下使得程序的運行效率更高，根據 80/20 原則，實現程序的重構、優化、擴展以及文檔相關的事情通常需要消耗 80% 的工作量。優化通常包含兩方面的內容：減小代碼的體積，提高代碼的運行效率。
改進算法，選擇合適的數據結構
一個良好的算法能夠對性能起到關鍵作用，因此性能改進的首要點是對算法的改進。在算法的時間復雜度排序上依次是：
O(1) -> O(lg n) -> O(n lg n) -> O(n^2) -> O(n^3) -> O(n^k) -> O(k^n) -> O(n!)
因此如果能夠在時間復雜度上對算法進行一定的改進，對性能的提高不言而喻。但對具體算法的改進不屬於本文討論的范圍，讀者可以自行參考這方面資料。下面的內容將集中討論數據結構的選擇。
Python 字典中使用了 hash table，因此查找操作的復雜度為 O(1)，而 list 實際是個數組，在 list 中，查找需要遍歷整個 list，其復雜度為 O(n)，因此對成員的查找訪問等操作字典要比 list 更快。
清單 1. 代碼 dict.py
from time import time t = time() list = ['a','b','is','python','jason','hello','hill','with','phone','test', 'dfdf','apple','pddf','ind','basic','none','baecr','var','bana','dd','wrd'] #list = dict.fromkeys(list,True) print list filter = [] for i in range (1000000): for find in ['is','hat','new','list','old','.']: if find not in list: filter.append(find) print "total run time:" print time()-t
上述代碼運行大概需要 16.09seconds。如果去掉行 #list = dict.fromkeys(list,True) 的注釋，將 list 轉換為字典之後再運行，時間大約為 8.375 seconds，效率大概提高了一半。因此在需要多數據成員進行頻繁的查找或者訪問的時候，使用 dict 而不是 list 是一個較好的選擇。
set 的 union， intersection，difference 操作要比 list 的迭代要快。因此如果涉及到求 list 交集，並集或者差的問題可以轉換為 set 來操作。
清單 2. 求 list 的交集：
from time import time t = time() lista=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,13,34,53,42,44] listb=[2,4,6,9,23] intersection=[] for i in range (1000000): for a in lista: for b in listb: if a == b: intersection.append(a) print "total run time:" print time()-t
上述程序的運行時間大概為：
total run time: 38.4070000648
from time import time t = time() lista=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,13,34,53,42,44] listb=[2,4,6,9,23] intersection=[] for i in range (1000000): list(set(lista)&set(listb)) print "total run time:" print time()-t
改為 set 後程序的運行時間縮減為 8.75，提高了 4 倍多，運行時間大大縮短。讀者可以自行使用表 1 其他的操作進行測試。
表 1. set 常見用法
對循環的優化
對循環的優化所遵循的原則是盡量減少循環過程中的計算量，有多重循環的盡量將內層的計算提到上一層。 下面通過實例來對比循環優化後所帶來的性能的提高。程序清單 4 中，如果不進行循環優化，其大概的運行時間約為 132.375。
清單 4. 為進行循環優化前
from time import time t = time() lista = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] listb =[0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,0.01] for i in range (1000000): for a in range(len(lista)): for b in range(len(listb)): x=lista[a]+listb[b] print "total run time:" print time()-t
現在進行如下優化，將長度計算提到循環外，range 用 xrange 代替，同時將第三層的計算 lista[a] 提到循環的第二層。
清單 5. 循環優化後
from time import time t = time() lista = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] listb =[0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,0.01] len1=len(lista) len2=len(listb) for i in xrange (1000000): for a in xrange(len1): temp=lista[a] for b in xrange(len2): x=temp+listb[b] print "total run time:" print time()-t
上述優化後的程序其運行時間縮短為 102.171999931。在清單 4 中 lista[a] 被計算的次數為 1000000*10*10，而在優化後的代碼中被計算的次數為 1000000*10，計算次數大幅度縮短，因此性能有所提升。
充分利用 Lazy if-evaluation 的特性
python 中條件表達式是 lazy evaluation 的，也就是說如果存在條件表達式 if x and y，在 x 為 false 的情況下 y 表達式的值將不再計算。因此可以利用該特性在一定程度上提高程序效率。
清單 6. 利用 Lazy if-evaluation 的特性
from time import time
t = time()
abbreviations = ['cf.', 'e.g.', 'ex.', 'etc.', 'fig.', 'i.e.', 'Mr.', 'vs.']
for i in range (1000000):
for w in ('Mr.', 'Hat', 'is', 'chasing', 'the', 'black', 'cat', '.'):
if w in abbreviations:
#if w[-1] == '.' and w in abbreviations:
pass
print "total run time:"
print time()-t
在未進行優化之前程序的運行時間大概為 8.84，如果使用注釋行代替第一個 if，運行的時間大概為 6.17。
字符串的優化
python 中的字符串對象是不可改變的，因此對任何字符串的操作如拼接，修改等都將產生一個新的字符串對象，而不是基於原字符串，因此這種持續的 copy 會在一定程度上影響 python 的性能。對字符串的優化也是改善性能的一個重要的方面，特別是在處理文本較多的情況下。字符串的優化主要集中在以下幾個方面：
清單 7. 使用 join 而不是 + 連接字符串
from time import time t = time() s = "" list = ['a','b','b','d','e','f','g','h','i','j','k','l','m','n'] for i in range (10000): for substr in list: s+= substr print "total run time:" print time()-t
同時要避免：
s = ""
for x in list:
s += func(x)
而是要使用：
slist = [func(elt) for elt in somelist] s = "".join(slist)
out = "<html>%s%s%s%s</html>" % (head, prologue, query, tail)
而避免
out = "<html>" + head + prologue + query + tail + "</html>"
使用列表解析（list comprehension）和生成器表達式（generator expression）
列表解析要比在循環中重新構建一個新的 list 更為高效，因此我們可以利用這一特性來提高運行的效率。
from time import time t = time() list = ['a','b','is','python','jason','hello','hill','with','phone','test', 'dfdf','apple','pddf','ind','basic','none','baecr','var','bana','dd','wrd'] total=[] for i in range (1000000): for w in list: total.append(w) print "total run time:" print time()-t
使用列表解析：
for i in range (1000000): a = [w for w in list]
上述代碼直接運行大概需要 17s，而改為使用列表解析後 ，運行時間縮短為 9.29s。將近提高了一半。生成器表達式則是在 2.4 中引入的新內容，語法和列表解析類似，但是在大數據量處理時，生成器表達式的優勢較為明顯，它並不創建一個列表，只是返回一個生成器，因此效率較高。在上述例子上中代碼 a = [w for w in list] 修改為 a = (w for w in list)，運行時間進一步減少，縮短約為 2.98s。
其他優化技巧
>>> from timeit import Timer
>>> Timer("t=a;a=b;b=t","a=1;b=2").timeit()
0.25154118749729365
>>> Timer("a,b=b,a","a=1;b=2").timeit()
0.17156677734181258
>>>