相信用python的同学不少,本人也一直对python情有独钟,毫无疑问python作为一门解释性动态语言没有那些编译型语言高效,但是python简洁、易读以及可扩展性等特性使得它大受青睐。
工作中很多同事都在用python,但往往很少有人关注它的性能和惯用法,一般都是现学现用,毕竟python不是我们的主要语言,我们一般只是使用它来做一些系统管理的工作。但是我们为什么不做的更好呢?python zen中有这样一句:There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it. Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch. 大意就是python鼓励使用一种最优的方法去完成一件事,这也是和ruby等的一个差异。所以一种好的python编写习惯个人认为很重要,本文就重点从性能角度出发对python的一些惯用法做一个简单总结,希望对大家有用~
提到性能,最容易想到的是降低复杂度,一般可以通过测量代码回路复杂度(cyclomatic complexitly)和Landau符号(大O)来分析, 比如dict查找是O(1),而列表的查找却是O(n),显然数据的存储方式选择会直接影响算法的复杂度。
一、数据结构的选择
1. 在列表中查找:
对于已经排序的列表考虑用bisect模块来实现查找元素,该模块将使用二分查找实现
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def find(seq, el) :
pos = bisect(seq, el)
if pos = = 0 or ( pos = = len (seq) and seq[ - 1 ] ! = el ) :
return - 1
return pos - 1
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而快速插入一个元素可以用:
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bisect.insort( list , element)
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这样就插入元素并且不需要再次调用 sort() 来保序,要知道对于长list代价很高.
2. set代替列表:
比如要对一个list进行去重,最容易想到的实现:
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seq = [ 'a' , 'a' , 'b' ]
res = []
for i in seq:
if i not in res:
res.append(i)
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显然上面的实现的复杂度是O(n2),若改成:
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seq = [ 'a' , 'a' , 'b' ]
res = set (seq)
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复杂度马上降为O(n),当然这里假定set可以满足后续使用。
另外,set的union,intersection,difference等操作要比列表的迭代快的多,因此如果涉及到求列表交集,并集或者差集等问题可以转换为set来进行,平时使用的时候多注意下,特别当列表比较大的时候,性能的影响就更大。
3. 使用python的collections模块替代内建容器类型:
collections有三种类型:
deque:增强功能的类似list类型
defaultdict:类似dict类型
namedtuple:类似tuple类型
列表是基于数组实现的,而deque是基于双链表的,所以后者在中间or前面插入元素,或者删除元素都会快很多。
defaultdict为新的键值添加了一个默认的工厂,可以避免编写一个额外的测试来初始化映射条目,比dict.setdefault更高效,引用python文档的一个例子:
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#使用profile stats工具进行性能分析
>>> from pbp.scripts.profiler import profile, stats
>>> s = [( 'yellow' , 1 ), ( 'blue' , 2 ), ( 'yellow' , 3 ),
... ( 'blue' , 4 ), ( 'red' , 1 )]
>>> @profile( 'defaultdict' )
... def faster():
... d = defaultdict( list )
... for k, v in s:
... d[k].append(v)
...
>>> @profile( 'dict' )
... def slower():
... d = {}
... for k, v in s:
... d.setdefault(k, []).append(v)
...
>>> slower(); faster()
Optimization: Solutions
[ 306 ]
>>> stats[ 'dict' ]
{ 'stones' : 16.587882671716077 , 'memory' : 396 ,
'time' : 0.35166311264038086 }
>>> stats[ 'defaultdict' ]
{ 'stones' : 6.5733464259021686 , 'memory' : 552 ,
'time' : 0.13935494422912598 }
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可见性能提升了快3倍。defaultdict用一个list工厂作为参数,同样可用于内建类型,比如long等。
除了实现的算法、架构之外,python提倡简单、优雅。所以正确的语法实践又很有必要,这样才会写出优雅易于阅读的代码。
二、语法最佳实践
字符串操作:优于python字符串对象是不可改变的,因此对任何字符串的操作如拼接,修改等都将产生一个新的字符串对象,而不是基于原字符串,因此这种持续的 copy会在一定程度上影响Python的性能:
(1)用join代替 '+' 操作符,后者有copy开销;
(2)同时当对字符串可以使用正则表达式或者内置函数来处理的时候,选择内置函数。如str.isalpha(),str.isdigit(),str.startswith((‘x', ‘yz')),str.endswith((‘x', ‘yz'))
(3)字符格式化操作优于直接串联读取:
str = "%s%s%s%s" % (a, b, c, d) # efficient
str = "" + a + b + c + d + "" # slow
2. 善用list comprehension(列表解析) & generator(生成器) & decorators(装饰器),熟悉itertools等模块:
(1) 列表解析,我觉得是python2中最让我印象深刻的特性,举例1:
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>>> # the following is not so Pythonic
>>> numbers = range ( 10 )
>>> i = 0
>>> evens = []
>>> while i < len (numbers):
>>> if i % 2 = = 0 : evens.append(i)
>>> i + = 1
>>> [ 0 , 2 , 4 , 6 , 8 ]
>>> # the good way to iterate a range, elegant and efficient
>>> evens = [ i for i in range ( 10 ) if i % 2 = = 0 ]
>>> [ 0 , 2 , 4 , 6 , 8 ]
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举例2:
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def _treament(pos, element):
return '%d: %s' % (pos, element)
f = open ( 'test.txt' , 'r' )
if __name__ = = '__main__' :
#list comps 1
print sum ( len (word) for line in f for word in line.split())
#list comps 2
print [(x + 1 , y + 1 ) for x in range ( 3 ) for y in range ( 4 )]
#func
print filter ( lambda x: x % 2 = = 0 , range ( 10 ))
#list comps3
print [i for i in range ( 10 ) if i % 2 = = 0 ]
#list comps4 pythonic
print [_treament(i, el) for i, el in enumerate ( range ( 10 ))]
output:
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[( 1 , 1 ), ( 1 , 2 ), ( 1 , 3 ), ( 1 , 4 ), ( 2 , 1 ), ( 2 , 2 ), ( 2 , 3 ), ( 2 , 4 ), ( 3 , 1 ), ( 3 , 2 ), ( 3 , 3 ), ( 3 , 4 )]
[ 0 , 2 , 4 , 6 , 8 ]
[ 0 , 2 , 4 , 6 , 8 ]
[ '0: 0' , '1: 1' , '2: 2' , '3: 3' , '4: 4' , '5: 5' , '6: 6' , '7: 7' , '8: 8' , '9: 9' ]
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没错,就是这么优雅简单。
(2) 生成器表达式在python2.2引入,它使用'lazy evaluation'思想,因此在使用内存上更有效。引用python核心编程中计算文件中最长的行的例子:
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f = open ( '/etc/motd, ' r')
longest = max ( len (x.strip()) for x in f)
f.close()
return longest
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这种实现简洁而且不需要把文件文件所有行读入内存。
(3) python在2.4引入装饰器,又是一个让人兴奋的特性,简单来说它使得函数和方法封装(接收一个函数并返回增强版本的函数)更容易阅读、理解。'@'符号是装饰器语法,你可以装饰一个函数,记住调用结果供后续使用,这种技术被称为memoization的,下面是用装饰器完成一个cache功能:
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import time
import hashlib
import pickle
from itertools import chain
cache = {}
def is_obsolete(entry, duration):
return time.time() - entry[ 'time' ] > duration
def compute_key(function, args, kw):
#序列化/反序列化一个对象,这里是用pickle模块对函数和参数对象进行序列化为一个hash值
key = pickle.dumps((function.func_name, args, kw))
#hashlib是一个提供MD5和sh1的一个库,该结果保存在一个全局字典中
return hashlib.sha1(key).hexdigest()
def memoize(duration = 10 ):
def _memoize(function):
def __memoize( * args, * * kw):
key = compute_key(function, args, kw)
# do we have it already
if (key in cache and
not is_obsolete(cache[key], duration)):
print 'we got a winner'
return cache[key][ 'value' ]
# computing
result = function( * args, * * kw)
# storing the result
cache[key] = { 'value' : result, -
'time' : time.time()}
return result
return __memoize
return _memoize
@memoize ()
def very_very_complex_stuff(a, b, c):
return a + b + c
print very_very_complex_stuff( 2 , 2 , 2 )
print very_very_complex_stuff( 2 , 2 , 2 )
@memoize ( 1 )
def very_very_complex_stuff(a, b):
return a + b
print very_very_complex_stuff( 2 , 2 )
time.sleep( 2 )
print very_very_complex_stuff( 2 , 2 )
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运行结果:
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we got a winner
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装饰器在很多场景用到,比如参数检查、锁同步、单元测试框架等,有兴趣的人可以自己进一步学习。
3. 善用python强大的自省能力(属性和描述符):自从使用了python,真的是惊讶原来自省可以做的这么强大简单,关于这个话题,限于内容比较多,这里就不赘述,后续有时间单独做一个总结,学习python必须对其自省好好理解。
三、 编码小技巧
1、在python3之前版本使用xrange代替range,因为range()直接返回完整的元素列表而xrange()在序列中每次调用只产生一个整数元素,开销小。(在python3中xrange不再存在,里面range提供一个可以 遍历任意长度的范围的iterator)
2、if done is not None比语句if done != None更快;
3、尽量使用"in"操作符,简洁而快速: for i in seq: print i
4、'x < y < z'代替'x < y and y < z';
5、while 1要比while True更快, 因为前者是单步运算,后者还需要计算;
6、尽量使用build-in的函数,因为这些函数往往很高效,比如add(a,b)要优于a+b;
7、在耗时较多的循环中,可以把函数的调用改为内联的方式,内循环应该保持简洁。
8、使用多重赋值来swap元素:
x, y = y, x # elegant and efficient
而不是:
temp = x
x = y
y = temp
9. 三元操作符(python2.5后):V1 if X else V2,避免使用(X and V1) or V2,因为后者当V1=""时,就会有问题。
10. python之switch case实现:因为switch case语法完全可用if else代替,所以python就没 有switch case语法,但是我们可以用dictionary或lamda实现:
switch case结构:
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switch (var)
{
case v1: func1();
case v2: func2();
...
case vN: funcN();
default : default_func();
}
dictionary实现:
values = {
v1: func1,
v2: func2,
...
vN: funcN,
}
values.get(var, default_func)()
lambda实现:
{
'1' : lambda: func1,
'2' : lambda: func2,
'3' : lambda: func3
}[value]()
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用try…catch来实现带Default的情况,个人推荐使用dict的实现方法。
这里只总结了一部分python的实践方法,希望这些建议可以帮助到每一位使用python的同学,优化性能不是重点,高效解决问题,让自己写的代码更加易于维护!