21、优化：通用原则与性能分析技术

优化：通用原则与性能分析技术

1. 优化的三条规则

优化无论结果如何都是有代价的。当一段代码能够正常工作时，有时让它保持原样可能比不惜一切代价让它更快更好。在进行优化时，有三条规则需要牢记：
- 先让代码工作 ：一个常见的错误是在编写代码时就尝试优化。这是不可行的，因为真正的瓶颈往往位于你意想不到的地方。应用程序由非常复杂的交互组成，在实际使用之前，不可能全面了解其运行情况。当然，这并不意味着编写函数或方法时可以不考虑速度。应尽量降低其复杂度，避免无用的重复。但首要目标是让代码工作，这个目标不应被优化问题所阻碍。对于行级代码，Python 的理念是“做一件事，最好只有一种确切的方法”。所以，只要遵循 Python 风格的语法，代码通常就没问题。通常，编写更少的代码比编写更多的代码更好、更快。在代码能够正常工作并准备好进行性能分析之前，不要做以下事情：
- 开始编写全局字典来缓存函数数据。
- 考虑将部分代码用 C 或 Pyrex 等混合语言进行外部化处理。
- 寻找外部库来进行一些基本计算。
对于非常专业的程序，如科学计算程序或游戏，从一开始就使用专业库和外部化处理可能是不可避免的。此外，如果有一个好的库可以完成某个功能，就不应该重写该函数。例如，Soya 3D 是基于 OpenGL 的游戏引擎，在渲染实时 3D 时使用 C 和 Pyrex 进行快速矩阵运算。优化是在已经可以工作的程序上进行的。
- 从用户的角度出发 ：曾有团队致力于优化应用服务器的启动时间，服务器启动后运行良好。他们完成加速工作并向客户推广时，却发现客户并不在意。这是因为加速工作并非基于用户反馈，而是基于开发者的观点