Python编程规范及性能优化三

本文介绍了几种提升Python程序性能的方法,包括使用xrange()处理长序列以节省内存、利用Python生成器逐步处理数据流、掌握itertools模块进行高效迭代与组合操作、以及使用bisect模块维护列表的排序状态。

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使用xrange()处理长序列

这样可为你节省大量的系统内存,因为xrange()在序列中每次调用只产生一个整数元素。而相反range(),它將直接给你一个完整的元素列表,用于循环时会有不必要的开销

使用 Python generator

这也可以节省内存和提高性能。例如一个视频流,你可以一个一个字节块的发送,而不是整个流。例如:

>>> chunk = ( 1000 * i for i in xrange(1000)) 
>>> chunk 
>>> chunk.next() 

>>> chunk.next() 
1000 
>>> chunk.next() 
2000

了解itertools模块

该模块对迭代和组合是非常有效的。让我们生成一个列表[1,2,3]的所有排列组合,仅需三行Python代码:

>>> import itertools 
>>> iter = itertools.permutations([1,2,3]) #参数也可以是元组、字符串、字典;如果是字典,则对key值进行排列组合
>>> list(iter) 
[(1, 2, 3), (1, 3, 2), (2, 1, 3), (2, 3, 1), (3, 1, 2), (3, 2, 1)]

学习bisect模块保持列表排序

这是一个免费的二分查找实现和快速插入有序序列的工具。也就是说,你可以使用:

>>> import bisect 
>>> bisect.insort(list, element) 
你已將一个元素插入列表中, 而你不需要再次调用 sort() 来保持容器的排序, 因为这在长序列中这会非常昂贵.


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