提升 Python 代码运行速度的6个技巧

Python 是一种解释性语言，在某些情况下，Python 代码可能运行得相对较慢。然而，有许多技巧可以优化和加速 Python 代码的执行。在本文中，我们将介绍提升 Python 代码运行速度的6个技巧。

1. 使用适当的数据结构

当你需要在代码中进行多次搜索、删除、插入和修改操作时，选用正确的数据结构将大大影响 Python 代码的执行速度。比如说，如果你的代码需要频繁地在列表中搜索元素，则使用字典（dict）而不是列表（list）将会更好。

以下是一个例子，对于一个由键值对组成的列表，如果你需要根据键查找数据，那么使用字典将比使用列表更有效：

# 用列表实现
my_list = [("foo", 1), ("bar", 2), ("baz", 3)]
for item in my_list:
    if item[0] == "bar":
        print(item[1])

# 用字典实现
my_dict = {"foo": 1, "bar": 2, "baz": 3}
print(my_dict["bar"])

在上面的例子中，使用字典的方式比使用列表的方式更直接、更简洁。

2. 使用生成器

生成器（generator）是 Python 中非常有用的一种数据结构。它可以在需要时逐个生成值，而不是一次性生成所有值。这种方式能够节省内存，并使代码更加高效。

以下是一个生成器的示例，用于计算斐波那契数列：

def fibonacci():
    a, b = 0, 1
    while True:
        yield b
        a, b = b, a + b

for i, f in enumerate(fibonacci()):
    if i == 10:
        break
    print(f)

在上面的代码中，我们定义了一个 fibonacci() 函数，它返回一个生成器对象。每次从生成器中取出一个值时，它会计算下一个斐波那契数列中的数值。由于 Python 中的生成器可以进行语言级别的优化，因此使用生成器可提高代码的性能。

3. 避免全局变量

在 Python 中，全局变量（global）可以在任何地方都被访问和修改。但是，由于全局变量在许多不同的地方都可以被访问和修改，因此它们往往会影响代码的执行速度。通常来说，最好避免使用全局变量，而是使用局部变量（local）。

以下是一个使用全局变量的例子：

x = 0

def increment():
    global x
    x += 1

for i in range(10):
    increment()

print(x)

在上面的代码中，我们使用了一个全局变量 x，并且在每次调用 increment() 函数时修改了它的值。虽然这个代码看起来很简单，但由于 Python 需要查找变量的作用域，因此使用全局变量会增加代码的执行时间，并且会使代码更难以维护。

4. 使用多核心处理

在多核心处理器中，Python 代码执行速度可以快于单核心处理器。为了充分利用多核心处理器，可以使用 Python 的内置模块 multiprocessing，该模块使得在多个进程中并行执行 Python 代码变得容易。

以下是一个用于使用 multiprocessing 模块并行处理任务的例子：

from multiprocessing import Pool

def square(n):
    return n * n

if __name__ == '__main__':
    with Pool(4) as pool:
        result = pool.map(square, [1, 2, 3, 4, 5])
        print(result)

在上面的代码中，我们使用 Pool 类来创建一个进程池。每个进程都处理一个任务，并返回结果。map() 方法将系列中的每个条目作为参数传递给工作进程，然后返回所有结果的列表。

5. JIT 编译

JIT 编译（即时编译）是一种在运行时编译代码的方式，它有助于加速 Python 代码的执行速度。Python 中有一个名为 numba 的第三方库，可以轻松地实现 JIT 编译。

以下是一个使用 numba JIT 编译器编写的快速斐波那契数列的例子：

import numba

@numba.jit
def fibonacci(n):
    a, b = 0, 1
    for i in range(n):
        a, b = b, a + b
    return b

print(fibonacci(100000))

在上面的代码中，我们使用 numba 库提供的 JIT 编译器，将 Python 函数 fibonacci() 编译为机器码。这使得代码在运行时更快。

6. 使用 C 扩展

在某些情况下，Python 中的代码可以使用 C 扩展来加速。C 扩展是用 C 语言编写的 Python 模块，可以为 Python 提供额外的功能，同时仍然允许使用 Python 代码。

以下是一个使用 C 扩展的示例，用于在 Python 中实现快速排序算法：

from cpython.sort import quicksort

data = [3, 5, 1, 2, 4]
quicksort(data)
print(data)

在上面的代码中，我们导入了一个名为 quicksort 的 C 扩展模块，该模块提供了一个快速排序算法的实现。在我们的 Python 代码中，我们使用了该模块中的 quicksort() 函数来对数据进行排序。

结论

Python 是一种功能强大的编程语言，但其解释性质意味着它的性能可能并不足够高。幸运的是，我们有许多技巧和工具可以帮助我们加速和优化 Python 代码的执行。无论你是在处理大型数据集、开发 Web 应用程序还是进行科学计算，使用上述技巧可以使 Python 代码运行得更快，从而提高代码的性能和可靠性。