Python使用非常方便、灵活，因此很受欢迎。但正因为如此，导致实现同一功能时，Python代码有很多写法，但不同的写法有不同的性能。因此写Python代码要有良好的习惯，多写高性能的代码。...作者原来平常写Python代码也很随意，直到某天处理大量数据时半天看不到结果，究其原因，是Python代码的性能问题导致的。 1. 列表解析与列表重建 #!.../usr/bin/env python # _*_ coding: utf-8 _*_ import time fr = open('words.txt') t1 = time.time() word_list...3. range与xrange range python中range会直接生成一个list对象。...测试代码： #!
最近在用 Python 写一个一键替换文件的脚本文件，大概的功能是，向程序传递一个本地或 SFTP 目录的参数，程序可以把指定目录所有文件替换到特定应用程序的对应目录。...从目前的代码中能发现至少有 2 个地方可以优化： 函数之间需要传递的参数太多了，可以看看是否全部必要，考虑下如何精简； 部分业务逻辑太细化，有重复的代码实现，导致实现看起来比较臃肿。...对于第 2 点，优化的思路是：合并同类项，对于重复代码的部分，尽可能提取到共用逻辑中实现。...下面是优化后的代码： #执行本地文件替换的具体操作 def ReplaceLocalFiles(filepath, bydir): if (":" not in filepath) or (not...优化后的结果看起来有没有清爽很多？ 以上，如果觉得有用，请帮忙转发分享，不甚感激。
Python性能优化的一般步骤： 步骤1：找到性能 瓶颈 步骤2：优化性能 瓶颈 步骤3：goto 『步骤1』 找出瓶颈 不要相信直觉，使用专业工具 使用专业工具：...中，已经用xrange来代替range了，所以在python3里面，不存在这种性能问题。...result.append(i) return result 列表迭代式相对与一般的for循环或while循环迭代方式拥有更好的性能，所以可以用列表迭代式进行代替，但是这样会大大降低代码的可读性...，所以在性能和代码可读性方面要认真权衡。...return item in s 例五： def function1(): l = [] for i in xrange(10000): l.insert(0, i) 这段代码的功能是往列表里面插入
代码优化Part1 分享最近看到的关于代码优化的一些技巧。...""" print timeit.timeit(stmt=s1, number=1000) print timeit.timeit(stmt=s2, number=1000) 运行结果如下： ➜ python...在python3.x里， True 变成了关键字参数，所以上述两种情况就一样了。 cProfile, cStringIO 和 cPickle 使用C语言的版本写的扩展要比原生的要快。...xrange 在python2.x里xrange 是纯C实现的生成器，相对于range来说，它不会一次性计算出所有值在内存中。但它的限制是只能和整型一起工作：你不能使用long或者float。...import 语句的开销 import语句有时候为了限制它们的作用范围或者节省初始化时间，被卸载函数内部，虽然python的解释器不会重复import同一个模块不会出错，但重复导入会影响部分性能。
Python很简单，容易使用，开发效率很高，移植性很好，代码资源也很丰富，被广泛使用。但是Python代码编出来的动态库比较大，python库很全，缺点就是库比较大。...在内存占用方法，随着py库的引入，内存也成倍的增加，这里来讨论下如何来给Python瘦身，以及如何优化内存的占用。 一、如何给Python的动态库瘦身。...Python的代码还是很精练的，所以要减小小代码的大小比较困难，但是仍然有一些思路来减小Python库的大小。 1、strip python动态库。...2、使用代码优化选项：-O3，该参数会对代码进行最大程度的优化，包括优化生成的二进制代码的大小，缺点是优化后会对调试带来困难。 3、去除代码中的Doc String....Python的扩展库放在lib目录下，可以在lib目录下执行下面的命令来编译Python代码： python -OO -m compileall .
这些容器嵌入在 Python 中，可以实现开箱即用。collections 模块提供了额外的高性能数据类型，它们可以优化代码，让一些任务变得更加简洁。...这与从标准的 Python dictionary 中获取元素的方法完全相同。...下面的代码就是一个例子。 相反，它会使用默认值初始化这个键。默认值是根据在创建 defaultdict 对象时作为参数输入的数据类型自动设置的。下面的代码就是一个例子。...collections 库中的 deque 对该功能进行了优化。...namedtuple 官方文档：https://docs.python.org/2/library/collections.html#collections.namedtuple 当你使用 python
Python 语言虽然能做很多事情，但是有一个不足之处，那就是执行效率和性能不够理想。 因此，更有必要进行一定的代码优化来提高 Python 程序的执行效率。...本文章主要是输出自己在 Python 程序优化的经验。 01 尽量使用内置函数 Python 的标准库中有很多内置函数，它们的运行效率都很高。因为很多标准库是使用 C 语言编写的。...在 Python 中，字符串变量在内存中是不可变的。如果使用 "+" 拼接字符串，内存会先创建一个新字符串，然后将两个旧字符串拼接，再复制到新字符串。...fir = 'hello' sec = 'monkey' result = '{}, {}'.format(fir, sec) print(result) 上述代码使用隐式的位置参数，format()...# 将 a 和 b 两个值互换 temp = a a = b b = temp Python 素有优雅的名声，所以有一个更加优雅又快速的方法，那就是多重赋值。
优化思路： 1、减少函数调用的次数 在第一版代码中，每次判断会调用两次type()。...优化方式： import types if type(num)==types.IntType... 2、对象值比较 VS 对象身份比较 type(0),type(42)等都是同一个对象“<type 'Int...优化方式： if type(num) is types.IntType... ...优化方式： from types import IntType if type(num) is IntType 4、惯例和代码风格 isinstance()函数让if语句更方便，并具有更好的可读性。...优化方式： if isinstance(num,int)... 摘选自《python核心编程（第二版）》第四章P68
10 个 Python IDE 和代码编辑器 1. Vim 2. Eclipse with PyDev 3. Sublime Text 4. Emacs 5. Komodo Edit 6. ...The Eric Python IDE 10. Interactive Editor for Python 获取帮助 你可以很容易的通过Python解释器获取帮助。...__doc__会显示其文档： 语法 Python中没有强制的语句终止字符，且代码块是通过缩进来指示的。 缩进表示一个代码块的开始，逆缩进则表示一个代码块的结束。...具有列表（list）、元组（tuple）和字典（dictionaries）三种基本的数据结构，而集合(sets)则包含在集合库中(但从Python2.5版本开始正式成为Python内建类型)。...流程控制 Python中可以使用if、for和while来实现流程控制。Python中并没有select，取而代之使用if来实现。使用for来枚举列表中的元素。
源 / Python那些事 代码优化能够让程序运行更快，它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高，根据 80/20 原则，实现程序的重构、优化、扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80%...优化通常包含两方面的内容：减小代码的体积，提高代码的运行效率。 改进算法，选择合适的数据结构 一个良好的算法能够对性能起到关键作用，因此性能改进的首要点是对算法的改进。...定位程序性能瓶颈 对代码优化的前提是需要了解性能瓶颈在什么地方，程序运行的主要时间是消耗在哪里，对于比较复杂的代码可以借助一些工具来定位，python 内置了丰富的性能分析工具，如 profile,cProfile...Python 性能优化工具 Python 性能优化除了改进算法，选用合适的数据结构之外，还有几种关键的技术，比如将关键 python 代码部分重写成 C 扩展模块，或者选用在性能上更为优化的解释器等，这些在本文中统称为优化工具...实现的 Python"，但实际上它是使用一个称为 RPython 的 Python 子集实现的，能够将 Python 代码转成 C， .NET， Java 等语言和平台的代码。
参考链接： Python代码的优化技巧 源 / Python那些事 代码优化能够让程序运行更快，它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高，根据 80/20 原则，实现程序的重构、优化、...优化通常包含两方面的内容：减小代码的体积，提高代码的运行效率。 改进算法，选择合适的数据结构 一个良好的算法能够对性能起到关键作用，因此性能改进的首要点是对算法的改进。...定位程序性能瓶颈 对代码优化的前提是需要了解性能瓶颈在什么地方，程序运行的主要时间是消耗在哪里，对于比较复杂的代码可以借助一些工具来定位，python 内置了丰富的性能分析工具，如 profile,cProfile...Python 性能优化工具 Python 性能优化除了改进算法，选用合适的数据结构之外，还有几种关键的技术，比如将关键 python 代码部分重写成 C 扩展模块，或者选用在性能上更为优化的解释器等，...实现的 Python"，但实际上它是使用一个称为 RPython 的 Python 子集实现的，能够将 Python 代码转成 C， .NET， Java 等语言和平台的代码。
哪个函数占用内存比较多，是否需要优化对内存的使用？ 哪个占用cpu时间比较长？ 等... 这些都需要考虑，python有几个库可以帮助你解决这些问题～ 废话不多说，切入主题。...首先测试该代码运行时间： 它是一个外部的python测量。 ? real 表明了执行脚本花费的总时间。 user 表明了执行脚本花费在cpu的时间。...$python -m memory_profiler + 要执行的代码文件 ? 看上面的输出，注意内存使用率的单位是MiB,这代表的是兆字节(1MiB = 1.05MB)....： $ python c9.py ?...通过以上几个模块，可以更加清晰的了解python代码的执行过程以及对资源的占用情况。对代码优化有很大的帮助
Python编码规范 Python的程序由包、模块（即一个Python文件）、函数、类和语句组成 (1) 命名规则 变量名、包名、模块名通常采用小写字母开头，如果名称中包含多个单词，一般采用第一个单词全部小写...getName()；get_name() (2) 代码缩进 使用Tab键和空格来进行代码缩进，但是不要混用Tab和空格来缩进。...Python中的缩进代表程序块的作用域， 如果采用了错误的代码缩进，会导致程序抛出异常。 (3) 空格/空行 函数或者语句块之间使用空格行来分隔，以分开两段不同功能的代码块， 增强可读性。...(6) 如果一行语句太长，可以在行尾使用续行符“\” ，在下一行继续写代码。 (7) 适当使用异常处理结构提高程序的容错性和健壮性。
三、冒泡排序的实现代码(python) def mao_pao(num_list): num_len = len(num_list) # 控制循环的次数 for j in range(num_len):...# 添加标记位 用于优化(如果没有交换表示有序,结束循环) sign = False # 内循环每次将最大值放在最右边 for i in range(num_len - 1 - j): if a[i...因为不清楚原数据的复杂度 我们代码执行的最大次数由上图红色区域: 假设: 上图代码的平均比较次数为k1，平均交换次数为k2 平均交换次数: k1 = n*(n-1)/4 平均比较次数: k2<n
Cython 是 Python 编程语言的编译器，旨在优化性能并形成一个扩展的 Cython 编程语言。...然后，Python 需要运行单个 Python 脚本，所以有很多代码支持这个只有一行的 hello.pyx 文件。...在纯 Python 中，可以用 10 行以内的代码完成质数的计算。...用 Cython 将纯 Python 的代码转换为 C 代码是有用的。...这篇文章描述了如何做，然而，Cython 还有功能可以帮助你在转换之前优化你的代码，分析你的代码来找到 Cython 什么时候与 C 进行交互，以及更多。
set'>time used: 2.398137092590332 time used: 1.9431111812591553 温馨提示：单击文章顶部作者名字旁边浅蓝色的“Python
Python 代码的性能的方法进行了介绍。...在其中的每一篇文章中，作者都会介绍几种可用于 Python 代码的工具和分析器，以及它们可以如何帮助你更好地在前端（Python 脚本）和/或后端（Python 解释器）中找到瓶颈。...以下是 Python 代码优化的第二部分，主要从 Python 脚本与 Python 解释器两个方面阐述。...如果我们仔细看看我们的 Python 脚本，我们可以看到它使用了大量的列表迭代和 append。（这是另一个可以一开始就做脚本优化的地方。） 让我们继续看看其它一些专用工具。...在运行了优化的版本之后，我们可以看到以下结果： ? 在我们优化之后，listiter_next 函数的时间占用降至了 2.11%。读者还可以探索对该解释器进行进一步的优化。 2.
在写系统的i2c driver的时候，从參考板拿来一份轮询的driver sample，改完之后就直接提交代码到系统库，主要的測试都没有问题，一直到系统级别測试，发现和其它系统的交流的某个task A偶尔会...monitor log里面发现当task A timeout的时候，i2c driver task占用CPU百分比非常高，而i2c driver task仅仅是简单的读取操作，并且读取次数也不多，细致查看轮询代码...第二个问题就更有意思u时候遇到的，折腾了近1个月，在系统的end to end測试中，发现一旦Call的数目上去之后，有一个task的CPU使用率过高，有怀疑过硬件性能不行，也有怀疑过系统压力过大，最后还是看代码看到一个有意思的地方...一看到三重循环就非常紧张，每次task运行就是368*3*2次循环体，谨遵循环优化办法：把推断条件能外移的外移，同一时候也把code里面的除法都改成了移位操作。CPU使用过高问题得到解决。 3....所以系统级别的測试希望手机ftp的速率能够上到3.1mpbs，结果整个系统一直处于崩溃状态，找高通询问他们芯片的处理能力，找自己系统的代码处理能力瓶颈，最后发现overhead没考虑，所以才会出现系统负载只是来的情况
在编写Python代码时，性能优化是一个重要的考虑因素。今天我将介绍一些实用的技巧，帮助大家优化Python代码性能，并提供详细的代码示例。 ...1.使用内置函数和库 Python内置了许多高效的函数和库，它们经过优化，性能往往优于自定义实现。在可能的情况下，优先使用内置函数和库。...它们比传统的循环更快，代码更简洁。 ...这些工具可以将Python代码编译成C或机器代码，从而提高性能。 ...(fast_function(10)) ``` 优化Python代码性能需要综合运用多种技巧,在编写代码时，关注性能优化，将有助于提高程序的整体质量。
以下是 Python 代码优化的第二部分，主要从 Python 脚本与 Python 解释器两个方面阐述。...使用这个工具，你可以针对相关 Python 脚本查看下面的一项或多项内容： CPU flame graph 代码分析（code profiling） 内存图（memory graph） 代码热图（code...如果我们在浏览器中打开 index.html，我们会看到为了运行我们的 Python 脚本而执行的解释器源代码的位置。你会看到类似下面的东西： ?...如果我们仔细看看我们的 Python 脚本，我们可以看到它使用了大量的列表迭代和 append。（这是另一个可以一开始就做脚本优化的地方。） 让我们继续看看其它一些专用工具。...在运行了优化的版本之后，我们可以看到以下结果： ? 在我们优化之后，listiter_next 函数的时间占用降至了 2.11%。读者还可以探索对该解释器进行进一步的优化。 2.
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