提升Python程式效能的小習慣!

　　Python是一門應用領域十分廣泛的程式語言，在web開發、遊戲開發、自動化運維、雲端計算、資料分析等領域都有非常不錯的表現，簡單易懂、容易入門、語法清晰、可移植、易維護，而且內建豐富的庫，拿來即用，十分方便。不過Python在效能方面有所欠缺，這時我們就需要使用一些小技巧來提升Python程式的效能，本文為大家分享“提升Python程式效能的小習慣”，快來學習一下吧。

　　1、使用區域性變數

　　儘量使用區域性變數代替全域性變數：便於維護，提高效能並節省記憶體。

　　使用區域性變數替換模組名字空間中的變數，例如ls = os.linesep。一方面可以提高程式效能，區域性變數查詢速度更快;另一方面可用簡短識別符號替代冗長的模組變數，提高可讀性。

　　2、減少函式呼叫次數

　　物件型別判斷時，採用isinstance()最優，採用物件型別身份(id())次之，採用物件值(type())比較最次。

　　# 判斷變數num是否為整數型別

　　type(num) == type(0) #呼叫三次函式

　　type(num) is type(0) #身份比較

　　isinstance(num,(int)) #呼叫一次函式

　　不要在重複操作的內容作為引數放到迴圈條件中，避免重複運算。

　　# 每次迴圈都需要重新執行len(a)

　　while i < len(a):

　　statement

　　#len(a)僅執行一次

　　m = len(a)

　　while i < m:

　　statement

　　如需使用模組X中的某個函式或物件Y，應直接使用from X import Y，而不是import X; X.Y。這樣在使用Y時，可以減少一次查詢。

　　3、採用對映替代條件查詢

　　對映的搜尋速度遠快於條件語句。Python中也沒有select-case語句。

　　#if查詢

　　if a == 1:

　　b = 10

　　elif a == 2:

　　b = 20

　　...

　　#dict查詢，效能更優

　　d = {1:10,2:20,...}

　　b = d [a]

　　4、直接迭代序列元素

　　對序列，直接迭代序列元素，比迭代元素的索引速度要更快。

　　a = [1,2,3]

　　#迭代元素

　　for item in a:

　　print(item)

　　#迭代索引

　　for i in range(len(a)):

　　print(a[i])

　　5、採用生成器表示式替代列表解析

　　列表解析，會產生整個列表，對大量資料的迭代會產生負面效應。

　　而生成器表示式則不會，其不會真正建立列表，而是返回一個生成器，在需要時產生一個值，對記憶體更加友好。

　　#計算檔案f的非空字元個數

　　#生成器表示式

　　l = sum([len(word) for line in f for word in line.split()])

　　#列表解析

　　l = sum(len(word) for line in f for word in line.split())

　　6、先編譯後呼叫

　　使用eval()、exec()函式執行程式碼時，最好呼叫程式碼物件，而不是直接呼叫str，可以避免多次執行重複編譯過程，提高程式效能。

　　正規表示式模式匹配也類似，也最好先將正規表示式模式編譯成regex物件，然後再執行比較和匹配。

　　7、模組程式設計習慣

　　模組中的*高*別Python語句會在模組匯入時執行。因此，應儘量將模組所有的功能程式碼放到函式中，包括主程式相關的功能程式碼也可放到main()函式中，主程式本身呼叫main()函式。

　　可以在模組的main()函式中書寫測試程式碼。在主程式中，檢測name的值，如果為'main',則呼叫main()函式，進行測試;如果為模組名字，則不進行測試。