今天我想和大家分享 4 个省时的 Python 技巧,可以节省 10~20% 的 Python 执行时间。
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反转列表
Python 中通常有两种反转列表的方法:切片或 reverse() 函数调用。这两种方法都可以反转列表,但需要注意的是内置函数 reverse() 会更改原始列表,而切片方法会创建一个新列表。
但是他们的表现呢?哪种方式更有效?让我们看一下下面的例子:
使用切片:
$ python -m timeit -n 1000000 -s 'import numpy as np' 'mylist=list(np.arange(0, 200))' 'mylist[::-1]'
1000000 loops, best of 5: 15.6 usec per loop
使用 reverse():
$ python -m timeit -n 1000000 -s 'import numpy as np' 'mylist=list(np.arange(0, 200))' 'mylist.reverse()'
1000000 loops, best of 5: 10.7 usec per loop
这两种方法都可以反转列表,但需要注意的是内置函数 reverse() 会更改原始列表,而切片方法会创建一个新列表。
显然,内置函数 reverse() 比列表切片方法更快!
交换两个值
用一行代码交换两个变量值是一种更具有 Python 风格的方法。
与其他编程语言不同,Python 不需要使用临时变量来交换两个数字或值。举个简单的例子:
variable_1 = 100
variable_2 = 500
要交换 variable_1 和 variable_2 的值,只需要一行代码。
variable_1, variable_2 = variable_2, variable_1
您也可以对字典使用相同的技巧:
md[key_2], md[key_1] = md[key_1], md[key_2]您也可以对字典使用相同的技巧:
该技巧可以避免多次迭代和复杂的数据转换,从而减少执行时间。
在函数内部循环
我们都喜欢创建自定义函数来执行我们自己的特定任务。然后使用 for 循环遍历这些函数,多次重复该任务。
但是,在 for 循环中使用函数需要更长的执行时间,因为每次迭代都会调用该函数。
相反,如果在函数内部实现了 for 循环,则该函数只会被调用一次。
为了更清楚地解释,让我们举个例子!
首先创建一个简单的字符串列表:
list_of_strings = ['apple','orange','banana','pineapple','grape']
创建两个函数,函数内部和外部都有 for 循环,从简单的开始。
def only_function(x):
new_string = x.capitalize()
out_putstring = x + " " + new_string
print(output_string)
和一个带有循环的 for 函数:
def for_in_function(listofstrings):
for x in list_of_strings:
new_string = x.capitalize()
output_string = x + " " + new_string
print(output_string)
显然,这两个函数的输出是一样的。
然后,让我们比较一下,哪个更快?
如您所见,在函数内使用 for 循环会稍微快一些。
减少函数调用次数
判断对象的类型时,使用 isinstance() 最好,其次是对象类型标识 id(),对象值 type() 最后。
# Check if num an int type
type(num) == type(0) # Three function calls
type(num) is type(0) # Two function calls
isinstance(num,(int)) # One function call
不要将重复操作的内容作为参数放在循环条件中,避免重复操作。
# Each loop the len(a) will be called
while i < len(a):
statement
# Only execute len(a) once
m = len(a)
while i < m:
statement
要在模块 X 中使用函数或对象 Y,请直接使用 from X import Y 而不是 import X; then X.Y。这减少了使用 Y 时的一次查找(解释器不必先查找 X 模块,然后在 X 模块的字典中查找 Y)。
总而言之,你可以大量使用 Python 的内置函数。提高 Python 程序的速度,同时保持代码简洁易懂。
如果想进一步了解 Python 的内置函数,可以参考下表
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