如何提高Python運(yùn)行效率-創(chuàng)新互聯(lián)

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　　一、多進(jìn)程行并行編程

　　對(duì)于CPU密集型的程序，可以使用multiprocessing的Process，Pool等封裝好的類，通過(guò)多進(jìn)程的方式實(shí)現(xiàn)并行計(jì)算。但是因?yàn)檫M(jìn)程中的通信成本比較大，對(duì)于進(jìn)程之間需要大量數(shù)據(jù)交互的程序效率未必有大的提高。

二、多線程并行編程

　　對(duì)于IO密集型的程序，multiprocessing.dummy模塊使用multiprocessing的接口封裝threading，使得多線程編程也變得非常輕松。 分布式：multiprocessing中的Managers類提供了可以在不同進(jìn)程之共享數(shù)據(jù)的方式，可以在此基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)出分布式的程序。不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景可以選擇其中的一種或幾種的組合實(shí)現(xiàn)程序性能的優(yōu)化。

三、優(yōu)化算法時(shí)間

　　算法的時(shí)間復(fù)雜度對(duì)程序的執(zhí)行效率影響大，在Python中可以通過(guò)選擇合適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)優(yōu)化時(shí)間復(fù)雜度，如list和set查找某一個(gè)元素的時(shí)間復(fù)雜度分別是O(n)和O(1)。不同的場(chǎng)景有不同的優(yōu)化方式，總得來(lái)說(shuō)，一般有分治，分支界限，貪心，動(dòng)態(tài)規(guī)劃等思想。

　四、 針對(duì)循環(huán)的優(yōu)化

　　每種編程語(yǔ)言都會(huì)強(qiáng)調(diào)需要優(yōu)化循環(huán)。當(dāng)使用Python的時(shí)候，你可以依靠大量的技巧使得循環(huán)運(yùn)行得更快。然而，開(kāi)發(fā)者經(jīng)常漏掉的一個(gè)方法是：避免在一個(gè)循環(huán)中使用點(diǎn)操作。優(yōu)化循環(huán)的關(guān)鍵，是要減少Python在循環(huán)內(nèi)部執(zhí)行的工作量，因?yàn)镻ython原生的解釋器在那種情況下，真的會(huì)減緩執(zhí)行的速度。

五、 函數(shù)選擇

　　在循環(huán)的時(shí)候使用xrange而不是range；使用xrange可以節(jié)省大量的系統(tǒng)內(nèi)存，因?yàn)閤range()在序列中每次調(diào)用只產(chǎn)生一個(gè)整數(shù)元素。而range()將直接返回完整的元素列表，用于循環(huán)時(shí)會(huì)有不必要的開(kāi)銷。在python3中xrange不再存在，里面range提供一個(gè)可以遍歷任意長(zhǎng)度的范圍的iterator。

　六、 使用性能分析工具

　　除了上面在ipython使用到的timeit模塊，還有cProfile。cProfile的使用方式也非常簡(jiǎn)單：python –m cProfile filename.py，filename.py是要運(yùn)行程序的文件名，可以在標(biāo)準(zhǔn)輸出中看到每一個(gè)函數(shù)被調(diào)用的次數(shù)和運(yùn)行的時(shí)間，從而找到程序的性能瓶頸，然后可以有針對(duì)性地優(yōu)化。

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文章名稱：如何提高Python運(yùn)行效率-創(chuàng)新互聯(lián)
標(biāo)題URL：http://bm7419.com/article42/dihdec.html

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