值得收藏的9个提高代码运行效率的小技巧(推荐)

在代码编写时，优化程序的效率是非常重要的。本文提供了9个小技巧，可以帮助你提高代码的运行效率。

1. 使用map而不是for循环

使用 map() 命令可以在 Python 中更快地编写相同的代码。 它对列表中的每个元素执行相同的操作，并返回结果的列表。下面是一个示例：

# 使用 for 循环
data = [1, 2, 3, 4, 5]
result = []
for i in data:
    result.append(i * 2)

# 使用 map 命令
data = [1, 2, 3, 4, 5]
result = list(map(lambda i: i * 2, data))

通过使用 map() 函数，可以使代码更精简，同时提高其效率。

2. 使用集合(set)而不是列表(list)

在 Python 中，使用集合可以对列表进行优化。集合是内置类型，用于保存唯一的元素。 这意味着使用集合将删除重复的元素并提高代码的运行速度。以下是一个简单的示例：

# 使用列表
a = [1, 2, 3, 2, 1, 5, 6, 5, 5]
b = []
for i in a:
    if i not in b:
        b.append(i)

# 使用集合
a = [1, 2, 3, 2, 1, 5, 6, 5, 5]
b = set(a)

通过使用集合，可以很快删除列表中的重复元素并提高其效率。

3. 使用生成器(generator)而不是列表(list)

在 Python 中，生成器是一种特殊的函数，它不会直接返回值。而是通过 yield 语句来返回一系列的值。这些值可以在需要使用时动态生成，不需要将它们存储在内存中。因此，使用生成器的代码可以大大提高其效率。以下是一个简单的示例：

# 使用列表
def my_list():
    result = []
    for i in range(100):
        result.append(i ** 2)
    return result

# 使用生成器
def my_generator():
    for i in range(100):
        yield i ** 2

生成器的代码比使用列表的代码更简单，而且避免了在内存中创建一个完整的列表。这使得生成器的效率更高。

4. 缩小搜索范围

在 Python 中，使用 in 关键字或 list.index() 函数来查找元素的位置时，如果列表很大，搜索将会变得非常缓慢。可以通过在搜索前缩小搜索范围来提高代码的效率。以下是一个简单的示例：

# 普通查找
data = [4, 8, 2, 3, 7, 1, 5, 6]
search_value = 5
if search_value in data:
    index = data.index(search_value)
else:
    index = -1

# 缩小搜索范围
data = [4, 8, 2, 3, 7, 1, 5, 6]
search_value = 5
if search_value in data[len(data)//2:]:
    index = data.index(search_value)
else:
    index = -1

可以通过缩小搜索范围，只搜索列表的后半部分，从而减少搜索时间，提高代码效率。

5. 避免使用循环定义

循环定义是在定义新变量时使用现有变量的值。这时，Python 不得不暂时保留现有变量，直到它找到另一个定义新变量的语句。这会导致代码效率低下。以下是一个示例：

# 循环定义
data = [1, 2, 3, 4, 5]
result = []
for i in data:
    result.append(i * 2)

data = result

# 更好的定义方式
data = [1, 2, 3, 4, 5]
result = []
for i in data:
    result.append(i * 2)
data = result

在这个例子中，循环定义会导致 Python 暂时保留 result 向量，直到遍历完 data。这会影响代码的效率。可以通过将循环定义提取出来来提高代码效率。

6. 减少嵌套深度

在 Python 中，嵌套的深度影响程序的效率。在一些简单的情况下，可以通过将代码展平到单个函数中来减少嵌套深度。以下是一个示例：

# 嵌套代码
def my_function():
    for i in range(100):
        for j in range(100):
            for k in range(100):
                print(i, j, k)

# 减少嵌套深度
def my_function():
    for i in range(100):
        my_sub_function(i)

def my_sub_function(i):
    for j in range(100):
        my_sub_sub_function(i, j)

def my_sub_sub_function(i, j):
    for k in range(100):
        print(i, j, k)

通过减少嵌套深度，程序的效率得到了提高。

7. 将常量保存为局部变量

在 Python 中，如果代码需要多次使用常量，则可以将常量保存为局部变量。这可以显着提高代码的运行速度。以下是一个简单的示例：

# 不使用常量
data = [1, 2, 3, 4, 5]
result = []
for i in data:
    result.append(i * 2)

pi = 3.1415926
circle = 2 * pi * 5

# 使用常量
data = [1, 2, 3, 4, 5]
result = []
for i in data:
    result.append(i * 2)

PI = 3.1415926
circle = 2 * PI * 5

可以看到，在此示例中，将常量保存为局部变量可以显着提高代码效率。

8. 编写高效的循环代码

在 Python 中，使用循环时，有一些最佳实践可以使其更加高效。以下是一个简单的示例：

# 使用 range() 函数
for i in range(100):  # 从0到99
    print(i)

# 遍历列表
data = [1, 2, 3, 4, 5]
for i in data:
    print(i)

# 使用 enumerate() 函数
data = [1, 2, 3, 4, 5]
for index, value in enumerate(data):
    print(index, value)

# 使用 zip() 函数
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 20, 30, 40, 50]
for i, j in zip(x, y):
    print(i, j)

通过使用这些最佳实践，代码的循环可以更加高效。

9. 避免不必要的计算

在 Python 中，可以通过增加一些额外的判断语句来避免不必要的计算。以下是一个简单的示例：

# 不必要的计算
def my_function(a, b):
    result = 0
    for i in range(len(a)):
        for j in range(len(b)):
            if a[i] == b[j]:
                result += a[i] * b[j]
            else:
                result += a[i] / b[j]

# 避免不必要的计算
def my_function(a, b):
    result = 0
    for i in range(len(a)):
        for j in range(len(b)):
            if a[i] == b[j]:
                result += a[i] * b[j]
            elif b[j] != 0:
                result += a[i] / b[j]

在这个例子中，增加了一个额外的判断语句，以避免不必要的计算。

以上就是提高代码运行效率的9个小技巧，希望对大家有所帮助。