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今天，我們將討論P(yáng)ython中的優(yōu)化技術(shù)。在本文中，您將了解如何通過避免在列表和字典中進(jìn)行重新計(jì)算來加快代碼的速度。

我們先編寫一個(gè)裝飾器函數(shù)來計(jì)算函數(shù)的執(zhí)行時(shí)間，方便測驗(yàn)不同代碼的速度：

 
 
 
 

  
  
  
  
import functools 
  
  
  
  
import time 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
def timeit(func): 
  
  
  
  
    @functools.wraps(func) 
  
  
  
  
    def newfunc(*args, **kwargs): 
  
  
  
  
        startTime = time.time() 
  
  
  
  
        func(*args, **kwargs) 
  
  
  
  
        elapsedTime = time.time() - startTime 
  
  
  
  
        print('function - {}, took {} ms to complete'.format(func.__name__, int(elapsedTime * 1000))) 
  
  
  
  
    return newfunc 
 
 
 
 

一、避免在列表中重新評(píng)估

1. 在循環(huán)內(nèi)

代碼：

 
 
 
 

  
  
  
  
@timeit 
  
  
  
  
def append_inside_loop(limit): 
  
  
  
  
    nums = [] 
  
  
  
  
    for num in limit: 
  
  
  
  
        nums.append(num) 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
append_inside_loop(list(range(1, 9999999))) 
 
 
 
 

在上面的函數(shù)中.append每次通過循環(huán)重新計(jì)算的函數(shù)引用。執(zhí)行后，上述函數(shù)所花費(fèi)的總時(shí)間:

 
 
 
 

  
  
  
  
o/p - function - append_inside_loop, took 529 ms to complete 
 
 
 
 

2. 在循環(huán)外

代碼：

 
 
 
 

  
  
  
  
@timeit 
  
  
  
  
def append_outside_loop(limit): 
  
  
  
  
    nums = [] 
  
  
  
  
    append = nums.append 
  
  
  
  
    for num in limit: 
  
  
  
  
        append(num) 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
append_outside_loop(list(range(1, 9999999))) 
 
 
 
 

在上面的函數(shù)中，我們對(duì)nums.append在循環(huán)外部估值，并在循環(huán)內(nèi)部使用append為變量?？倳r(shí)間：

 
 
 
 

  
  
  
  
o/p - function - append_outside_loop, took 328 ms to complete 
 
 
 
 

如您所見，當(dāng)我們?cè)?for循環(huán)外部追加為一個(gè)本地變量，這將花費(fèi)更少的時(shí)間，可以將代碼加速201 ms。?

二、避免在字典中重新求值

1. 在循環(huán)內(nèi)部

代碼：

 
 
 
 

  
  
  
  
@timeit 
  
  
  
  
def inside_evaluation(limit): 
  
  
  
  
    data = {} 
  
  
  
  
    for num in limit: 
  
  
  
  
        data[num] = data.get(num, 0) + 1 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
inside_evaluation(list(range(1, 9999999))) 
 
 
 
 

上述函數(shù)所花費(fèi)的總時(shí)間：

 
 
 
 

  
  
  
  
o/p - function - inside_evaluation, took 1400 ms to complete 
 
 
 
 

2. 在循環(huán)外

代碼：

 
 
 
 

  
  
  
  
@timeit 
  
  
  
  
def outside_evaluation(limit): 
  
  
  
  
    data = {} 
  
  
  
  
    get = data.get 
  
  
  
  
    for num in limit: 
  
  
  
  
        data[num] = get(num, 0) + 1 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
outside_evaluation(list(range(1, 9999999))) 
 
 
 
 

上述函數(shù)所花費(fèi)的總時(shí)間：

 
 
 
 

  
  
  
  
o/p - function - outside_evaluation, took 1189 ms to complete 
 
 
 
 

如你所見，我們這里的代碼速度提高了211毫秒。

英文原文：https://dev.to/sharmapacific/speedup-python-list-and-dictionary-12kd

網(wǎng)站題目：加速Python列表和字典，讓你代碼更加高效
網(wǎng)站地址：http://www.dlmjj.cn/article/coggipc.html