了解学会Python 代码优化原则

第一个基本原则是不要过早优化。很多人一开始写代码就奔着性能优化的目标，“让正确的程序更快要比让快速的程序正确容易得多”。因此，优化的前提是代码能正常工作。过早地进行优化可能会忽视对总体性能指标的把握，在得到全局结果前不要主次颠倒。

第二个基本原则是权衡优化的代价。优化是有代价的，想解决所有性能的问题是几乎不可能的。通常面临的选择是时间换空间或空间换时间。另外，开发代价也需要考虑。

第三个原则是不要优化那些无关紧要的部分。如果对代码的每一部分都去优化，这些修改会使代码难以阅读和理解。如果你的代码运行速度很慢，首先要找到代码运行慢的位置，通常是内部循环，专注于运行慢的地方进行优化。在其他地方，一点时间上的损失没有什么影响。

# 不推荐写法。代码耗时：26.8秒  

import math  

size = 10000  

for x in range(size):  

    for y in range(size):  

        z = math.sqrt(x) + math.sqrt(y) 

许多程序员刚开始会用 Python 语言写一些简单的脚本，当编写脚本时，通常习惯了直接将其写为全局变量，例如上面的代码。但是，由于全局变量和局部变量实现方式不同，定义在全局范围内的代码运行速度会比定义在函数中的慢不少。通过将脚本语句放入到函数中，通常可带来 15% - 30% 的速度提升。

# 推荐写法。代码耗时：20.6秒  

import math  

def main():  # 定义到函数中，以减少全部变量使用  

    size = 10000  

    for x in range(size):  

        for y in range(size):  

            z = math.sqrt(x) + math.sqrt(y)  

main() 

2.1 避免模块和函数属性访问

# 不推荐写法。代码耗时：14.5秒  

import math  

def computeSqrt(size: int):  

    result = []  

    for i in range(size):  

        result.append(math.sqrt(i))  

    return result  

def main(): 

     size = 10000  

    for _ in range(size):  

        result = computeSqrt(size)  

main() 

每次使用.（属性访问操作符时）会触发特定的方法，如__getattribute__()和__getattr__()，这些方法会进行字典操作，因此会带来额外的时间开销。通过from import语句，可以消除属性访问。

# 第一次优化写法。代码耗时：10.9秒  

from math import sqrt  

def computeSqrt(size: int):  

    result = []  

    for i in range(size):  

        result.append(sqrt(i))  # 避免math.sqrt的使用  

    return result  

def main():  

    size = 10000  

    for _ in range(size):  

        result = computeSqrt(size)  

main() 

在第 1 节中我们讲到，局部变量的查找会比全局变量更快，因此对于频繁访问的变量sqrt，通过将其改为局部变量可以加速运行。

# 第二次优化写法。代码耗时：9.9秒  

import math  

def computeSqrt(size: int):  

    result = []  

    sqrt = math.sqrt  # 赋值给局部变量 

     for i in range(size):  

        result.append(sqrt(i))  # 避免math.sqrt的使用  

    return result 

 def main():  

    size = 10000  

    for _ in range(size):  

        result = computeSqrt(size)  

main() 

除了math.sqrt外，computeSqrt函数中还有.的存在，那就是调用list的append方法。通过将该方法赋值给一个局部变量，可以彻底消除computeSqrt函数中for循环内部的.使用。

# 推荐写法。代码耗时：7.9秒  

import math  

def computeSqrt(size: int):  

    result = []  

    append = result.append  

    sqrt = math.sqrt    # 赋值给局部变量  

    for i in range(size):  

        append(sqrt(i))  # 避免 result.append 和 math.sqrt 的使用  

    return result  

def main():  

    size = 10000  

    for _ in range(size):  

        result = computeSqrt(size)  

（编辑：晋中站长网）

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