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代码跑得慢甩锅Python?手把手教你如何给代码提速30%

2020/1/13 12:48:43来源:大数据文摘微信公众号作者:王转转责编:微尘评论:

Python已经得到了全球程序员的喜爱,但是还是遭到一些人的诟病,原因之一就是认为它运行缓慢。

其实某个特定程序(无论使用何种编程语言)的运行速度是快还是慢,在很大程度上取决于编写该程序的开发人员自身素质,以及他们编写优化而高效代码的能力。

Medium上一位小哥就详细讲了讲如何让python提速30%,以此证明代码跑得慢不是python的问题,而是代码本身的问题。

时序分析

在开始进行任何优化之前,我们首先需要找出代码的哪些部分使整个程序变慢。有时程序的问题很明显,但是如果你一时不知道问题出在哪里,那么这里有一些可能的选项:

注意:这是我将用于演示的程序,它将进行指数计算(取自Python文档):

image.png

如果你只能知道整个程序的运行时间,这样就够了,但通常这还远远不够。

最详细的分析

另外一个指令是cProfile,但是它提供的信息过于详细了。

image.png

在这里,我们使用cProfile模块和time参数运行测试脚本,以便按内部时间(cumtime)对行进行排序。这给了我们很多信息,你在上面看到的行大约是实际输出的10%。由此可见,exp函数是罪魁祸首,现在我们可以更详细地了解时序和性能分析。

时序特定功能

现在我们知道了应当主要关注哪里,我们可能想对运行速度缓慢的函数计时,而不用测量其余的代码。为此,我们可以使用一个简单的装饰器:

image.png

然后可以将此装饰器应用于待测功能,如下所示:

image.png

这给出我们如下输出:

image.png

需要考虑的一件事是我们实际想要测量的时间。时间包提供time.perf_counter和time.process_time两个函数。他们的区别在于perf_counter返回的绝对值,包括你的Python程序进程未运行时的时间,因此它可能会受到计算机负载的影响。另一方面,process_time仅返回用户时间(不包括系统时间),这仅是你的过程时间。

加速吧!

让Python程序运行得更快,这部分会很有趣!我不会展示可以解决你的性能问题的技巧和代码,更多地是关于构想和策略的,这些构想和策略在使用时可能会对性能产生巨大影响,在某些情况下,可以将速度提高30%。

使用内置数据类型

这一点很明显。内置数据类型非常快,尤其是与我们的自定义类型(例如树或链接列表)相比。这主要是因为内置程序是用C实现的,因此在使用Python进行编码时我们的速度实在无法与之匹敌。

使用lru_cache缓存/记忆

我已经在上一篇博客中展示了此内容,但我认为值得用简单的示例来重复它:

image.png

上面的函数使用time.sleep模拟大量计算。第一次使用参数1调用时,它将等待2秒钟,然后才返回结果。再次调用时,结果已经被缓存,因此它将跳过函数的主体并立即返回结果。有关更多实际示例,请参见以前的博客文章。

使用局部变量

这与在每个作用域中查找变量的速度有关,因为它不只是使用局部变量还是全局变量。实际上,即使在函数的局部变量(最快),类级属性(例如self.name——较慢)和全局(例如,导入的函数)如time.time(最慢)之间,查找速度实际上也有所不同。

你可以通过使用看似不必要的分配来提高性能,如下所示:

image.png

使用函数

这似乎违反直觉,因为调用函数会将更多的东西放到堆栈上,并从函数返回中产生开销,但这与上一点有关。如果仅将整个代码放在一个文件中而不将其放入函数中,则由于全局变量,它的运行速度会慢得多。因此,你可以通过将整个代码包装在main函数中并调用一次来加速代码,如下所示:

image.png

不访问属性

可能会使你的程序变慢的另一件事是点运算符(.),它在获得对象属性时被使用。此运算符使用__getattribute__触发字典查找,这会在代码中产生额外的开销。那么,我们如何才能真正避免(限制)使用它呢?

image.png

当心字符串

使用模数(%s)或.format()进行循环运行时,字符串操作可能会变得非常慢。我们有什么更好的选择?根据雷蒙德·海廷格(Raymond Hettinger)最近的推特,我们唯一应该使用的是f字符串,它是最易读,最简洁且最快的方法。根据该推特,这是你可以使用的方法列表——最快到最慢:

image.png

生成器本质上并没有更快,因为它们被允许进行延迟计算,从而节省了内存而不是时间。但是,保存的内存可能会导致你的程序实际运行得更快。这是怎么做到的?如果你有一个很大的数据集,而没有使用生成器(迭代器),那么数据可能会溢出CPU L1缓存,这将大大减慢内存中值的查找速度。

在性能方面,非常重要的一点是CPU可以将正在处理的所有数据尽可能地保存在缓存中。你可以观看Raymond Hettingers的视频,他在其中提到了这些问题。

结论

优化的首要规则是不要优化。但是,如果确实需要,那么我希望上面这些技巧可以帮助你。但是,在优化代码时要小心,因为它可能最终使你的代码难以阅读,因此难以维护,这可能超过优化的好处。

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关键词:Python代码

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