hello，本期將和大家一起繼續(xù)拓展一些優(yōu)化 Python 代碼性能的有用技巧，一起看看吧

1. 使用 Python 調(diào)試器 (pdb)

Python 調(diào)試器允許單步執(zhí)行代碼，可以使用它來查找瓶頸并優(yōu)化代碼

該例展示了如何使用 Python 調(diào)試器 (pdb) 來優(yōu)化函數(shù)。pdb.set_trace() 語句放置在循環(huán)內(nèi)以在每次迭代時(shí)進(jìn)入調(diào)試器。這使得能夠在每次迭代時(shí)檢查變量和代碼流，真得很常用~

2. 使用內(nèi)置函數(shù)與庫

Python 提供了各種可以高效執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的內(nèi)置函數(shù)和庫。例如，使用?map()?將函數(shù)應(yīng)用于列表中的每個(gè)元素，或使用 pandas 庫來操作 DataFrame 中的數(shù)據(jù)

3. 使用生成器

生成器是一種在 Python 中創(chuàng)建迭代器的高效節(jié)省內(nèi)存方式。通常用于迭代大型數(shù)據(jù)集而無需將它們存儲(chǔ)在內(nèi)存中

該例定義了一個(gè)函數(shù) read_file，它逐行讀取文件并使用生成器在讀取時(shí)生成每一行。該函數(shù)使用 with 語句打開文件，以確保文件在完成后正確關(guān)閉。當(dāng)以文件名作為參數(shù)調(diào)用該函數(shù)時(shí)，它返回一個(gè)生成器對(duì)象。然后 for 循環(huán)遍歷生成器返回的每一行并將其打印到控制臺(tái)。

4. 使用元組與字典推導(dǎo)

與列表推導(dǎo)類似

5. 使用最有效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以通過為各種操作提供不同的時(shí)間復(fù)雜度來極大地提高 Python 代碼的性能。選擇最佳數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)會(huì)對(duì)代碼速度產(chǎn)生重大影響

例如，對(duì)于較大的列表，使用列表實(shí)現(xiàn)隊(duì)列數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可能會(huì)很慢，因?yàn)閺牧斜淼拈_頭追加和彈出很慢。相反，使用專為實(shí)現(xiàn)隊(duì)列而設(shè)計(jì)的 collections.deque 對(duì)象可以顯著提高性能

下例說明正確的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如何在搜索數(shù)字列表的最大值和最小值時(shí)提高代碼性能：

6. 使用裝飾器簡化代碼

關(guān)于裝飾器之前有專門發(fā)過一篇

Python內(nèi)置裝飾器太強(qiáng)了

裝飾器是 Python 中的一個(gè)強(qiáng)大工具，可以修改函數(shù)或類的行為?？捎糜诤喕a并提高其性能

例如，假設(shè)有一個(gè)可能引發(fā)異常的函數(shù)：

可以將此函數(shù)包裝在 try/except 塊中以處理異常：

如上，當(dāng)調(diào)用 potentially_error_prone_function() 時(shí)，如果引發(fā)異常，它將被捕獲并打印一條消息，而不是程序崩潰，當(dāng)然，項(xiàng)目要落地還是要深挖為何引發(fā)異常，這個(gè)虧我算是吃太多了

7. 盡可能避免使用 try-except

和上面不沖突，try-except 塊會(huì)降低代碼速度，可以改用條件語句來處理錯(cuò)誤

該例使用 try-except 塊來處理分母為零的情況。此方法可能很慢且效率低下，尤其是當(dāng) try-except 塊位于經(jīng)常調(diào)用的函數(shù)中時(shí)。另一方面，好的代碼應(yīng)該在執(zhí)行除法前檢查分母是否為零，這是處理零分母情況的一種更快、更有效的方法。

8. 使用Cython加速代碼

Cython 是 Python 的超集，允許為 Python 編寫 C 擴(kuò)展，可以顯著加快我們的代碼速度，特別是對(duì)于計(jì)算密集型任務(wù)。

下例是使用 Cython 加速計(jì)算平方和的 Python 函數(shù)的示例：

首先創(chuàng)建一個(gè)包含該函數(shù)的 Cython 版本的 .pyx 文件

我們?yōu)樽兞刻砑恿祟愋吐暶?(cdef int)，這允許 Cython 生成更快的 C 代碼

要將 Cython 代碼編譯成 Python 擴(kuò)展模塊，需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè) setup.py 文件：

現(xiàn)在可以通過運(yùn)行 python setup.py build_ext --inplace 來編譯擴(kuò)展模塊

這將創(chuàng)建一個(gè)名為 sum_squares_cython.so（或 Windows 上的 sum_squares_cython.pyd）的文件

最后，可以在 Python 中導(dǎo)入并使用 sum_squares_cython 函數(shù)：

以上就是本期全部內(nèi)容，下次再見~