掌握这9个技巧，让Python代码快如闪电（上）

最新推荐文章于 2025-12-18 08:31:44 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-18 08:31:44 发布 · 866 阅读

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#python #开发语言 #学习 #人工智能 #搜索引擎

本文介绍了9种Python编程中的微妙技巧，如使用`join()`优化字符串连接、避免`list()`创建列表的性能损失、利用集合进行快速成员测试、以及使用推导式替代for循环等，帮助开发者提高代码执行效率。

9个使Python代码更快的微妙技巧。

前言

“Python太慢了。”

这种观点在关于编程语言的讨论中经常出现，经常掩盖了Python的众多优点。

事实是，如果能以Pythonic的方式编写Python代码，它是很快的。

细节决定成败。经验丰富的Python开发者掌握了一系列微妙而强大的技巧，可以显著提高代码的性能。

这些技巧乍看之下似乎微不足道，但它们可以带来效率的大幅提升。让我们深入了解其中的9种方法，改变编写和优化Python代码的方式。

1. 更快的字符串连接：巧妙选择“`join()`”或“`+`”

如果有大量字符串等待处理，字符串连接将成为Python程序的瓶颈。

基本上，Python有两种字符串连接的方式：

使用join()函数将一组字符串合并为一个字符串。
使用+或+=符号将每个单独的字符串添加到一个字符串中。

那么哪种方式更快呢？

现在，让我们定义3个不同的函数来连接相同的字符串：

mylist = ["Yang", "Zhou", "is", "writing"]         # 使用'+'   def concat_plus():       result = ""       for word in mylist:           result += word + " "       return result         # 使用'join()'   def concat_join():       return " ".join(mylist)         # 直接连接而不使用列表   def concat_directly():       return "Yang" + "Zhou" + "is" + "writing"

根据你的第一印象，你认为哪个函数最快，哪个最慢？

真正的结果可能会让你惊讶：

import timeit      print(timeit.timeit(concat_plus, number=10000))   # 0.002738415962085128   print(timeit.timeit(concat_join, number=10000))   # 0.0008482920238748193   print(timeit.timeit(concat_directly, number=10000))   # 0.00021425005979835987

如上所示，对于连接一组字符串，join()方法比在for循环中逐个添加字符串更快。

原因很简单。一方面，字符串在Python中是不可变的数据，每次+=操作都会创建一个新字符串并复制旧字符串，这在计算上成本是昂贵的。

另一方面，.join()方法专门针对连接一系列字符串进行了优化。它会预先计算出所生成字符串的大小，然后一次性创建它。因此，它避免了循环中+=操作带来的开销，从而使速度更快。

然而，在我们的测试中，速度最快的函数是直接连接字符串文字。它的高速度是由于：

Python解释器可以在编译时优化字符串文字的连接，将它们转换为一个单独的字符串文字。这里不涉及循环迭代或函数调用，因此是一种非常高效的操作。
由于所有字符串在编译时都是已知的，Python可以非常快速地执行此操作，比在循环中进行的运行时连接或经过优化的.join()方法要快得多。

总之，如果需要连接一组字符串，请选择join()而不是+=。如果想要直接连接字符串，只需使用+即可。

2. 更快的列表创建：使用“`[]`”而不是“`list()`”

创建列表并不是很难的事情。常见的两种方式是：

使用list()函数。
直接使用[]。

让我们使用一个简单的代码片段来测试它们的性能：

import timeit      print(timeit.timeit('[]', number=10 ** 7))   # 0.1368238340364769   print(timeit.timeit(list, number=10 ** 7))   # 0.2958830420393497

结果显示，执行list()函数比直接使用[]要慢。

这是因为[]是一种字面量语法，而list()是一个构造函数调用。调用函数无疑需要额外的时间。

从同样的逻辑出发，在创建字典时，我们也应该使用{}而不是dict()。

3. 更快的成员测试：使用集合而不是列表

成员测试操作的性能在很大程度上依赖于底层数据结构：

import timeit      large_dataset = range(100000)   search_element = 2077      large_list = list(large_dataset)   large_set = set(large_dataset)         def list_membership_test():       return search_element in large_list         def set_membership_test():       return search_element in large_set         print(timeit.timeit(list_membership_test, number=1000))   # 0.01112208398990333   print(timeit.timeit(set_membership_test, number=1000))   # 3.27499583363533e-05

正如上述代码所示，使用集合进行成员测试比使用列表更快。

为什么会这样呢？

在Python的列表中，成员测试（列表中的元素）是通过迭代每个元素直到找到所需的元素或达到列表的末尾来完成。因此，此操作的时间复杂度为O(n)。
Python中的集合实现形式为哈希表。在进行成员检查（集合中的元素）时，Python使用哈希机制，其平均时间复杂度为O(1)。

这里的关键在于：在编写程序时要仔细考虑底层数据结构。正确利用合适的数据结构可以显著加快代码的运行速度。

4. 更快的数据生成：使用推导式而不是`for`循环

Python中有四种推导式类型：列表推导式、字典推导式、集合推导式和生成器推导式。它们不仅为创建相对数据结构提供了更简洁的语法，而且比使用for循环更高效，因为它们在Python的C实现中进行了优化。

import timeit         def generate_squares_for_loop():       squares = []       for i in range(1000):           squares.append(i * i)       return squares         def generate_squares_comprehension():       return [i * i for i in range(1000)]         print(timeit.timeit(generate_squares_for_loop, number=10000))   # 0.2797503340989351   print(timeit.timeit(generate_squares_comprehension, number=10000))   # 0.2364629579242319

上述代码是列表推导式和for循环之间的简单速度比较。结果显示，列表推导式更快。