Python代码运行速度提升技巧！Python远比你想象中的快~

---

前言

其实，Python 比我们想象的运行的要快。我们之所以有先入为主的认为Python运行慢，可能是我们平常的误用和缺乏使用技巧知识。

接下来让我们看看如何用一些简单的Trick来提高我们程序的运行性能

---

一、使用内置函数

Python中的许多内置函数都是用C实现的，并且经过了很好的优化。因此，如果熟悉这些内置函数，就可以提高Python代码的性能。一些常用的内置函数有sum()、len()、map()、max()等。

假设我们有一个包含单词的列表，我们希望每个单词的首字母均变为大写。此时使用map()函数是不错的选择。

一般版本:

new_list = []
word_list = ["i", "am", "a", "python", "programmer"]
for word in word_list:
    new_list.append(word.capitalize())
1
2
3
4

改进版本:

word_list = ["i", "am", "a", "python", "programmer"]
new_list = list(map(str.capitalize, word_list))
1
2

时间对比:

import time
new_list = []
word_list = ["i", "am", "a", "python", "programmer"]

start = time.time()

for word in word_list:
    new_list.append(word.capitalize())
print(time.time() - start, "seconds")

start = time.time()

new_list = list(map(str.capitalize, word_list))
print(time.time() - start, "seconds")
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

运行结果:

1.0013580322265625e-05 seconds
4.76837158203125e-06 seconds

可以看出第二种方法运行速度快了将近2倍。

二、字符串连接 VS join()

在Python中，字符串是不可变的，因此我们不能修改它们。
每次当我们连接多个字符串时，我们将会创建一个新的字符串,此时会导致一些运行性能问题。

一般版本:

new_list = []
word_list = ["I", "am", "a", "Python", "programmer"]
for word in word_list:
    new_list += word
1
2
3
4

改进版本:

word_list = ["I", "am", "a", "Python", "programmer"]
new_list = "".join(word_list)
1
2

时间对比:

import time

new_list = []
word_list = ["I", "am", "a", "Python", "programmer"]

start = time.time()
for word in word_list:
    new_list += word
print(time.time() - start, "seconds")

start = time.time()
new_list = "".join(word_list)
print(time.time() - start, "seconds")
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

运行结果:

4.0531158447265625e-06 seconds
9.5367431640625e-07 seconds

使用Join()函数可以让代码运行快4倍。

三、创建列表和字典的方式

一般来说,使用[]和{}来创建列表和字典相比使用list()和dict{}运行更加高效。这是因为使用list()和dict{}来创建对象时需要调用一个附加函数。

一般版本:

list()
dict()
1
2

改进版本:

()
{}
1
2

时间对比:
为了便于对比时间,这里我们使用timeit函数来统计,我们运行1百万次,来看二者的时间对比,代码如下:

import timeit

slower_list = timeit.timeit("list()", number=10**6)
slower_dict = timeit.timeit("dict()", number=10**6)

faster_list = timeit.timeit("[]", number=10**6)
faster_dict = timeit.timeit("{}", number=10**6)

print(slower_list, "seconds")
print(slower_dict, "seconds")
print(faster_list, "seconds")
print(faster_dict, "seconds")
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

运行结果:

0.08825178800000001 seconds
0.083323732 seconds
0.019935448999999994 seconds
0.027835573000000002 seconds

可以看出,我们的运行速度快了将近4倍。

四、使用 f-Strings

我们已经知道将字符串进行串联可能会使程序变慢。
另一个比较好的解决方案是使用f-Strings。
一般版本:

me = "Python"
string = "Make " + me + " faster"
1
2

改进版本:

me = "Python"
string = f"Make {me} faster"
1
2

时间对比:

import time
me = "Python"

start = time.time()
string = "Make " + me + " faster"
print(time.time() - start, "seconds")

start = time.time()
string = f"Make {me} faster"
print(time.time() - start, "seconds")
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

运行结果:

2.1457672119140625e-06 seconds
9.5367431640625e-07 seconds

可以看出,我们的运行速度快了将近2倍。

五、使用Comprehensions

Python中的List Comprehensions为我们提供了更短的语法，甚至只有一行代码来实现各种强大的功能。很多用到循环的场景下,我们尽量使用生成式的语法来实现。

一般版本:

new_list = []
existing_list = range(1000000)
for i in existing_list:
    if i % 2 == 1:
        new_list.append(i)
1
2
3
4
5

较快版本:

existing_list = range(1000000)
new_list = [i for i in existing_list if i % 2 == 1]
1
2

时间对比:

import time

new_list = []
existing_list = range(1000000)

start = time.time()
for i in existing_list:
    if i % 2 == 1:
        new_list.append(i)
print(time.time() - start, "seconds")

start = time.time()
new_list = [i for i in existing_list if i % 2 == 1]
print(time.time() - start, "seconds")
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

运行结果:

0.16418218612670898 seconds
0.07834219932556152 seconds

可以看出,我们的运行速度快了将近2倍。

六、附录- Python中的内置函数

我们可以通过官网来查看Python的内置函数。

---

总结

如果我们只关注上述例子中一些短小的代码片段,这些技巧似乎没有太大的改善。 实际上，我们的项目很容易变得复杂,此时上述技巧就派上用场啦！

---

关于Python技术储备

学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！

👉CSDN大礼包：《Python入门资料&实战源码&安装工具】免费领取（安全链接，放心点击）

一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

二、Python基础学习视频

② 路线对应学习视频

还有很多适合0基础入门的学习视频，有了这些视频，轻轻松松上手Python~在这里插入图片描述

③练习题

每节视频课后，都有对应的练习题哦，可以检验学习成果哈哈！

因篇幅有限，仅展示部分资料

三、精品Python学习书籍

当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。

四、Python工具包+项目源码合集

①Python工具包

学习Python常用的开发软件都在这里了！每个都有详细的安装教程，保证你可以安装成功哦！

②Python实战案例

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲代码，动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。100+实战案例源码等你来拿！

③Python小游戏源码

如果觉得上面的实战案例有点枯燥，可以试试自己用Python编写小游戏，让你的学习过程中增添一点趣味！

五、面试资料

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

六、Python兼职渠道

而且学会Python以后，还可以在各大兼职平台接单赚钱，各种兼职渠道+兼职注意事项+如何和客户沟通，我都整理成文档了。


这份完整版的Python全套学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】