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编写“⾼性能”Python代码
raymondzhu@
GitHub: @piglei
前⾔
• 为什么是“⾼性能”
• Python(CPython)的速度
主要内容
• 如何找出代码性能瓶颈
• Python的⼀些性能tips
• 其他和性能相关的内容杂谈
• 性能调优是⼀个⾮常庞⼤的主题,这⼉⽆法涵盖
所有⽅⾯,重要的是分享思路
找出瓶颈
• 优化的第⼀步:找出瓶颈
• 永远不要去猜代码的性能瓶颈
• 瓶颈经常会出现在你想不到的地⽅
• json.dumps(data) 会成为你的代码瓶颈吗?
• 当data异常庞⼤时...
找出瓶颈
• 使⽤专业⼯具
• profile/cprofile
• line_profile(/rkern/
line_profiler)
• ipython: %prun
⽐较⽅案
• 使⽤⼯具来⽐较⽅案的好坏
• import timeit
• timeit.Timer(…).timeit()
• ipython: %timeit
编写⾼性能Python代码
• 优化你的代码
• 使⽤更快的⼯具
• 超越CPython
优化你的代码
• 合理使⽤内置数据类型
• 判断元素是否在其中
131 µs 190 ns
700x faster!
• O(n) vs O(1) ,越⼤的list区别越⼤
• 算法上的优化会带来极⼤的性能差距
优化你的代码
• 懒惰计算
• range vs xrange
30.1 ms 17.3 ms
1.74x faster!
• yield / dict.iteritems() / itertools
• [x for x in l] vs (x for x in l)
• 空间分配上的优化通常会带来性能上的提升
优化你的代码
• 正则表达式
• 不要忘了编译 pile
2.68 µs
1.69 µs 1.58X faster!
优化你的代码
• 简单的字符串处理
• 有时候简单的字符串处理会更快
850 ns 2X faster!
• 正则表达式在处理很⻓的字符串时性能较慢
• 强⼤的规则有时会带来性能的损失,试着简单思考
优化你的代码
• 列表迭代 vs for循环
1.12 ms 819 µs
1.36x faster
• 列表迭代接近map循环速度,是c级别的
• 在Python中,更简洁的代码经常也会是更优秀的代码
优化你的代码
• 不可忽视的函数调⽤开销
1.42 ms
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