分享5个python提速技巧,速度瞬间提上来了

当写Python代码时，有时性能会成为一个问题。以下是五项技巧，可以帮助提高Python程序的性能。

1. 使用NumPy和SciPy

NumPy和SciPy是Python的两个主要的科学计算包，它们在运算速度和数据处理效率方面要比纯Python代码更快。它们特别适合于数值计算，比如科学计算、数据分析和机器学习等领域。

下面是一个简单的示例，使用纯Python代码和NumPy计算所有自然数的立方和。将这两种实现的时间比较。

# 纯Python

n = 10000000
total = sum([i ** 3 for i in range(1, n + 1)])
print(total)

# 使用NumPy

import numpy as np

n = 10000000
total = np.sum(np.arange(1, n + 1) ** 3)
print(total)

使用NumPy计算立方和使用了更少的时间。

2. 利用Python多线程和多进程

Python是一种解释型编程语言，由于解释器的限制，它并不是很擅长处理并发。不过，可以使用Python的多线程或多进程模块来实现并发，进而提高性能。

以下是一个使用多进程的简单示例。我们将使用 multiprocessing 模块来并行计算浮点数的乘积。

import multiprocessing as mp

def calculate(start, end, result_list):
    res = 1
    for i in range(start, end):
        res *= i
    result_list.append(res)

if __name__ == '__main__':
    n = 100000
    num_processes = 4
    pool = mp.Pool(num_processes)
    results = mp.Manager().list()
    each_range = n // num_processes
    jobs = []
    for i in range(num_processes):
        start = i * each_range + 1
        end = start + each_range
        if i == num_processes - 1:
            end = n + 1
        process = pool.apply_async(calculate, args=(start, end, results))
        jobs.append(process)
    for process in jobs:
        process.get()
    total = 1
    for res in results:
        total *= res
    print(total)

以上的代码将计算任务分解为四个进程，并将使用 multiprocessing.Manager().list() 来创建一个进程安全的、可序列化的列表，来保存计算结果。

注意：由于并发操作的许多细节被这个示例所省略，所以它的实现并不完美，但足以说明在Python中，如何使用多进程。

以上两项是提高Python性能的两种基本方法。在下一部分中，我们将讨论一些Python高级技巧。

3. 使用列表解析或生成器

使用列表解析或生成器表达式，可以非常有效地减少程序获取和处理数据所需的时间。这种方法可以快速生成序列，而无需使用昂贵的内存复制操作。

以下示例使用列表解析来生成1到100之间的偶数列表，而不再使用for循环和if语句：

# 传统方法
even_numbers = []
for i in range(1, 101):
    if i % 2 == 0:
        even_numbers.append(i)

# 使用列表解析
even_numbers = [i for i in range(1, 101) if i % 2 == 0]

4. 使用Python缓存模块

Python缓存模块可以帮助我们高效地缓存函数的返回值。这在部分Python程序中是很有用的，比如缓存I/O操作或网络请求的结果。

以下是一个使用 functools.lru_cache(maxsize=128) 的例子：

import functools

@functools.lru_cache(maxsize=128)
def fibonacci(n):
    if n < 2:
        return n
    return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)

5. 使用Cython

Cython是一种混合编程语言，它可以将Python代码转换成C语言。这样做可以显著提高程序性能，因为C语言编译出的代码更加紧凑且更快。

以下是一个简单的示例，展示了Cython如何提高程序性能：

# fibonacci.pyx
def fibonacci_cython(int n):
    if n < 2:
        return n
    return fibonacci_cython(n - 1) + fibonacci_cython(n - 2)

在运行这段Cython程序之前，我们需要将它转换成C代码，然后将C代码编译成Python可识别的模块。

通过在命令行中输入以下内容可以实现这一过程：

cythonize -i fibonacci.pyx

接下来，我们可以使用以下Python代码来导入Cython模块并测试其性能：

from fibonacci import fibonacci_cython

print(fibonacci_cython(10))

本文只是介绍了五项技巧，希望这些技巧可以帮助你提高Python程序的性能。