Python 是一種腳本語(yǔ)言，相比 C/C++ 這樣的編譯語(yǔ)言，在效率和性能方面存在一些不足。但是，有很多時(shí)候，Python 的效率并沒(méi)有想象中的那么夸張。本文對(duì)一些 Python 代碼加速運(yùn)行的技巧進(jìn)行整理。

0. 代碼優(yōu)化原則

1. 避免全局變量

許多程序員剛開(kāi)始會(huì)用 Python 語(yǔ)言寫(xiě)一些簡(jiǎn)單的腳本，當(dāng)編寫(xiě)腳本時(shí)，通常習(xí)慣了直接將其寫(xiě)為全局變量，例如上面的代碼。但是，由于全局變量和局部變量實(shí)現(xiàn)方式不同，定義在全局范圍內(nèi)的代碼運(yùn)行速度會(huì)比定義在函數(shù)中的慢不少。通過(guò)將腳本語(yǔ)句放入到函數(shù)中，通?？蓭?lái) 15% - 30% 的速度提升。

2. 避免模塊和函數(shù)屬性訪問(wèn)

每次使用.（屬性訪問(wèn)操作符時(shí)）會(huì)觸發(fā)特定的方法，如__getattribute__()和__getattr__()，這些方法會(huì)進(jìn)行字典操作，因此會(huì)帶來(lái)額外的時(shí)間開(kāi)銷。通過(guò)from import語(yǔ)句，可以消除屬性訪問(wèn)。

在第 1 節(jié)中我們講到，局部變量的查找會(huì)比全局變量更快，因此對(duì)于頻繁訪問(wèn)的變量sqrt，通過(guò)將其改為局部變量可以加速運(yùn)行。

除了math.sqrt外，computeSqrt函數(shù)中還有.的存在，那就是調(diào)用list的append方法。通過(guò)將該方法賦值給一個(gè)局部變量，可以徹底消除computeSqrt函數(shù)中for循環(huán)內(nèi)部的.使用。

3. 避免類內(nèi)屬性訪問(wèn)

避免.的原則也適用于類內(nèi)屬性，訪問(wèn)self._value的速度會(huì)比訪問(wèn)一個(gè)局部變量更慢一些。通過(guò)將需要頻繁訪問(wèn)的類內(nèi)屬性賦值給一個(gè)局部變量，可以提升代碼運(yùn)行速度。

4. 避免不必要的抽象

任何時(shí)候當(dāng)你使用額外的處理層（比如裝飾器、屬性訪問(wèn)、描述器）去包裝代碼時(shí)，都會(huì)讓代碼變慢。大部分情況下，需要重新進(jìn)行審視使用屬性訪問(wèn)器的定義是否有必要，使用getter/setter函數(shù)對(duì)屬性進(jìn)行訪問(wèn)通常是 C/C++ 程序員遺留下來(lái)的代碼風(fēng)格。如果真的沒(méi)有必要，就使用簡(jiǎn)單屬性。

5. 避免數(shù)據(jù)復(fù)制

5.1 避免無(wú)意義的數(shù)據(jù)復(fù)制

上面的代碼中value_list完全沒(méi)有必要，這會(huì)創(chuàng)建不必要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)或復(fù)制。

另外一種情況是對(duì) Python 的數(shù)據(jù)共享機(jī)制過(guò)于偏執(zhí)，并沒(méi)有很好地理解或信任 Python 的內(nèi)存模型，濫用?copy.deepcopy()之類的函數(shù)。通常在這些代碼中是可以去掉復(fù)制操作的。

5.2 交換值時(shí)不使用中間變量

上面的代碼在交換值時(shí)創(chuàng)建了一個(gè)臨時(shí)變量temp，如果不借助中間變量，代碼更為簡(jiǎn)潔、且運(yùn)行速度更快。

5.3 字符串拼接用join而不是+

當(dāng)使用a + b拼接字符串時(shí)，由于 Python 中字符串是不可變對(duì)象，其會(huì)申請(qǐng)一塊內(nèi)存空間，將a和b分別復(fù)制到該新申請(qǐng)的內(nèi)存空間中。因此，如果要拼接 n?個(gè)字符串，會(huì)產(chǎn)生 n-1?個(gè)中間結(jié)果，每產(chǎn)生一個(gè)中間結(jié)果都需要申請(qǐng)和復(fù)制一次內(nèi)存，嚴(yán)重影響運(yùn)行效率。而使用join()拼接字符串時(shí)，會(huì)首先計(jì)算出需要申請(qǐng)的總的內(nèi)存空間，然后一次性地申請(qǐng)所需內(nèi)存，并將每個(gè)字符串元素復(fù)制到該內(nèi)存中去。

6. 利用if條件的短路特性

if?條件的短路特性是指對(duì)if a and b這樣的語(yǔ)句， 當(dāng)a為False時(shí)將直接返回，不再計(jì)算b；對(duì)于if a or b這樣的語(yǔ)句，當(dāng)a為True時(shí)將直接返回，不再計(jì)算b。因此， 為了節(jié)約運(yùn)行時(shí)間，對(duì)于or語(yǔ)句，應(yīng)該將值為True可能性比較高的變量寫(xiě)在or前，而and應(yīng)該推后。

7. 循環(huán)優(yōu)化

7.1 用for循環(huán)代替while循環(huán)

Python 的for循環(huán)比while循環(huán)快不少。

7.2 使用隱式for循環(huán)代替顯式for循環(huán)

針對(duì)上面的例子，更進(jìn)一步可以用隱式for循環(huán)來(lái)替代顯式for循環(huán)

7.3 減少內(nèi)層for循環(huán)的計(jì)算

上面的代碼中sqrt(x)位于內(nèi)側(cè)for循環(huán)， 每次訓(xùn)練過(guò)程中都會(huì)重新計(jì)算一次，增加了時(shí)間開(kāi)銷。

8. 使用numba.jit

我們沿用上面介紹過(guò)的例子，在此基礎(chǔ)上使用numba.jit。numba可以將 Python 函數(shù) JIT 編譯為機(jī)器碼執(zhí)行，大大提高代碼運(yùn)行速度。關(guān)于numba的更多信息見(jiàn)下面的主頁(yè)：http://numba.pydata.org/numba.pydata.org