Python代码的优化方法有哪些

这篇文章主要介绍“python代码的优化方法有哪些”，在日常操作中，相信很多人在Python代码的优化方法有哪些问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Python代码的优化方法有哪些”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

1. 优化代码和算法

首先，要仔细阅读你的代码和算法。通过执行更优算法或添加缓存可以解决很多速度问题。具体的准则能写整本书，但要遵循的一些通用准则是：

• 测试，不要猜测。测试代码哪些部分的运行耗费最长时间，首先关注这些部分。

• 减少内存使用量。通常情况下，请尝试减少内存使用量。例如：逐行分析一个大型文件，而不先将其存储到内存中。

• 执行缓存。如果你从磁盘，网络和数据库中执行许多重复的搜索，那么执行缓存可能是一个很大的优化。

• 尽可能减少代码中的迭代次数，尤其减少迭代内部操作的次数。

• 避免(深度)递归。对Python解释器而言，这需要大量内存和内务处理，改用生成器和迭代等。

• 重用对象，而不是在每次迭代中创建新对象。Python必须清理已经创建的每个对象才能释放内存。这被称作垃圾回收。许多未使用对象的垃圾回收过程会大大降低软件速度。

• 不要这样做。你真的需要执行该操作吗?它可以被放在之后完成吗?或是该操作可被一次完成，并可以存储其结果而不进行一遍又一遍地计算?

2. 使用PyPy

你可能正在使用Python的参考实现——CPython，它之所以被称作CPython，是因为它由C语言编写而成。很多人都在用它。

但如果确定自己的代码为计算密集型，PyPy会是一个更好的选择。它有可能是一种快速解决方案，且无需更改单行代码。

PyPy声称：它比CPython平均快4.4倍。它通过使用一种叫作即时编译(JIT)的技术加快代码执行速度，其他的JIT还包括Java和.net框架。而CPython使用解释器执行代码，尽管这提供了很大程度的灵活性，速度却非常慢。

使用JIT，可以在运行程序的同时编译代码。它结合了提前编译(由C和C  ++等语言使用)的速度优势和解释器的灵活性。此外，JIT编译器还可以在代码运行时继续将其优化。代码运行时间越长，就越优化。

PyPy在近几年里发展很快，通常可以被用作Python 2和3的直接替代。它也可以与Pipenv等工具完美配合使用。

3. 使用Asyncio

Asyncio是Python中一个相对较新的核心库。它与线程解决了相同的问题：即加速了I/O密集型软件系统，但Asyncio实现方式不同。

笔者其实并不喜欢在Python中使用asyncio。Asyncio相当复杂，特别是对于初学者。而且由于asyncio库在过去的几年中发展了很多，网络上的教程和示例代码通常已经过时。

但这并不意味着它没有用。这是一种强大的范例，可用于许多高性能应用程序。

4. 使用多线程

多数软件系统为I/O密集型，而非计算密集型：

• I/O密集型 —软件系统通常在等待输入/输出操作完成。从网络或慢速存储器中获取数据时通常是这种情况。

• 计算密集型 —软件系统使CPU(中央处理器)达到极限。它使用CPU的所有功能来生成所需的结果。

在从网络或磁盘中等待回答时，可以使用多个线程维持其他部分的运行。

线程是独立的执行序列。默认情况下，Python程序具有一个主线程。但可以创建更多线程，并让Python在不同线程之间转换。这种转换发生非常快，显得似乎在同时并排运行。

线程是独立的执行序列，共享相同的存储

不同于其他语言，Python多线程不能同时运行，而是轮流运行，这主要是因为它的全局解释器锁(GIL)的机制。

可见，多线程将对I / O密集型软件系统产生巨大影响，但对计算密集型软件系统而言用途甚微。

为何会这样?很简单。当一个线程等待来自网络的回答时，其他线程能够继续运行。如果执行大量网络请求，使用多线程会大有不同。但如果多线程正在执行大量计算，则它们只是等候自己的轮次再继续执行。线程只会引入更多的开销。

5. 同时使用更多处理器

如果软件系统为计算密集型，则通常可以通过同时使用更多处理器的方式来重写代码。这样，就可以线性扩展执行速度。

这被称做并行性。并非所有算法都可以并行运行。例如，简单地并行化递归算法是不可能的。但是几乎总会有一种替代算法可以很好地进行并行工作。

有两种使用更多处理器的方式：

• 在同一台计算机上使用多个处理器和/或内核。在Python中，这可以通过使用多处理库来完成。

• 用计算机网络来使用分布在多台机器上的处理器。我们称其为分布式计算。

不同于线程库，多处理库绕过了Python全局解释器锁。它实际上是通过生成多个Python实例来实现的。因此，使用多线程在一个Python进程中轮流执行，你将拥有多个Python处理器来同时运行代码。

可视化多处理

多处理库又与线程库十分相似。那为什么还要考虑线程化?没错，线程处理“更轻便”。它只需要一个正在运行的Python解释器，所需的内存更少，生成新进程也有其开销。因此，如果代码为I/O密集型，使用线程可能足够了。

使软件系统并行工作后，将分布式计算与诸如hadoop之类的功能结合使用仅需一小步。通过利用云计算平台，目前可以相对轻松地加快运行速度。例如，可以在云中处理庞大的数据集，并在本地使用结果。使用混合操作方式，可以节省一些现金，要知道，云平台的计算功能可是非常昂贵的。

到此，关于“Python代码的优化方法有哪些”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注编程网网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！