本文通过五个实例展示了如何利用Python内置方法和高级语法提升程序性能，包括数组平方和计算、字符串拼接、筛选奇数、数组相加以及查找列表相同元素。通过比较不同实现方式的运行时间，如列表推导、生成器表达式、内置函数等，揭示了优化技巧在性能上的显著提升。
Python
Python程序运行太慢的一个可能的原因是没有尽可能的调用内置方法，下面通过5个例子来演示如何用内置方法提升PythGon程序的性能。
01、数组求平方和
输入一个列表，要求计算出该列表中数字的的平方和。最终性能提升了1.4倍。
首先创建一个长度为10000的列表。
arr = list(range(10000))
最常规的写法
while循环遍历列表求平方和。平均运行时间2.97毫秒。
def sum_sqr_0(arr):
res = 0
n = len(arr)
i = 0
while i < n:
res += arr[i] ** 2
i += 1
return res
%timeit sum_sqr_0(arr)
2.97 ms ± 36.4 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
2、解析for range代替while循坏
避免i += 1的变量类型检查带来的额外开销。平均运行时间2.9毫秒。
def sum_sqr_1(arr):
res = 0
for i in range(len(arr)):
res += arr[i] ** 2
return res
%timeit sum_sqr_1(arr)
2.9 ms ± 137 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
3、解析器for x in arr代替for range
避免arr[i]的变量类型检查带来的额外开销。平均运行时间2.59毫秒。
def sum_sqr_2(arr):
res = 0
for x in arr:
res += x ** 2
return res
%timeit sum_sqr_2(arr)
2.59 ms ± 89 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
4、sum函数套用map函数
平均运行时间2.36毫秒
def sum_sqr_3(arr):
return sum(map(lambda x: x**2, arr))
%timeit sum_sqr_3(arr)
2.36 ms ± 15.1 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each
5、sum函数套用生成器表达式
生成器表达式如果作为某个函数的参数，则可以省略掉()。平均运行时间2.35毫秒。
def sum_sqr_4(arr):
return sum(x ** 2 for x in arr)
%timeit sum_sqr_4(arr)
2.35 ms ± 107 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
6、sum函数套用列表推导式
平均运行时间2.06毫秒。
def sum_sqr_5(arr):
return sum([x ** 2 for x in arr])
%timeit sum_sqr_5(arr)
2.06 ms ± 27.2 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
02、字符串拼接
输入一个列表，要求将列表中的字符串的前3个字符都拼接为一个字符串。最终性能提升了2.1倍。
首先创建一个列表，生成10000个随机长度和内容的字符串。
from random import randint
def random_letter():
return chr(ord('a') + randint(0, 25))
def random_letters(n):
return "".join([random_letter() for _ in range(n)])
strings = [random_letters(randint(1, 10)) for _ in range(10000)]
最常规的写法
while循环遍历列表，对字符串进行拼接。平均运行时间1.86毫秒。
def concat_strings_0(strings):
res = ""
n = len(strings)
i = 0
while i < n:
res += strings[i][:3]
i += 1
return res
%timeit concat_strings_0(strings)
1.86 ms ± 74.9 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each
2、for range代替whlie循坏
避免i += 1的变量类型检查带来的额外开销。平均运行时间1.55毫秒。
def concat_strings_1(strings):
res = ""
for i in range(len(strings)):
res += strings[i][:3]
return res
%timeit concat_strings_1(strings)
1.55 ms ± 32.9 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
3、for x in strings代替for range
避免strings[i]的变量类型检查带来的额外开销。平均运行时间1.32毫秒。
def concat_strings_2(strings):
res = ""
for x in strings:
res += x[:3]
return res
%timeit concat_strings_2(strings)
1.32 ms ± 19.5 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
4、join方法套用生成器表达式
平均运行时间1.06毫秒。
def concat_strings_3(strings):
return "".join(x[:3] for x in strings)
%timeit concat_strings_3(strings)
1.06 ms ± 15.2 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
5、join方法套用列表解析式
平均运行时间0.85毫秒。
def concat_strings_4(strings):
return "".join([x[:3] for x in strings])
%timeit concat_strings_4(strings)
858 µs ± 14.5 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
03、筛选奇数
输入一个列表，要求筛选出该列表中的所有奇数。最终性能提升了3.6倍。
首先创建一个长度为10000的列表。
arr = list(range(10000))
1、最常规的写法
创建一个空列表res，while循环遍历列表，将奇数append到res中。平均运行时间1.03毫秒。
def filter_odd_0(arr):
res = []
i = 0
n = len(arr)
while i < n:
if arr[i] % 2:
res.append(arr[i])
i += 1
return res
%timeit filter_odd_0(arr)
1.03 ms ± 34.1 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
2、for range代替while循环
避免i += 1的变量类型检查带来的额外开销。平均运行时间0.965毫秒。
def filter_odd_1(arr):
res = []
for i in range(len(arr)):
if arr[i] % 2:
res.append(arr[i])
i += 1
return res
%timeit filter_odd_1(arr)
965 µs ± 4.02 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
3、解析器for x in arr代替for range
避免arr[i]的变量类型检查带来的额外开销。平均运行时间0.430毫秒。
def filter_odd_2(arr):
res = []
for x in arr:
if x % 2:
res.append(x)
return res
%timeit filter_odd_2(arr)
430 µs ± 9.25 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
4、list套用filter函数
平均运行时间0.763毫秒。注意filter函数很慢，在Python 3.6里非常鸡肋。
def filter_odd_3(arr):
return list(filter(lambda x: x % 2, arr))
%timeit filter_odd_3(arr)
763 µs ± 15.9 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
5、list套用生成器表达式
平均运行时间0.398毫秒。
def filter_odd_4(arr):
return list((x for x in arr if x % 2))
%timeit filter_odd_4(arr)
398 µs ± 16.4 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
6、带条件的列表推导式
平均运行时间0.290毫秒。
def filter_odd_5(arr):
return [x for x in arr if x % 2]
%timeit filter_odd_5(arr)
290 µs ± 5.54 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
04、两个数组相加
输入两个长度相同的列表，要求计算出两个列表对应位置的数字之和，返回一个与输入长度相同的列表。最终性能提升了2.7倍。
首先生成两个长度为10000的列表。
arr1 = list(range(10000))
arr2 = list(range(10000))
1、最常规的写法
创建一个空列表res，while循环遍历列表，将两个列表对应的元素之和append到res中。平均运行时间1.23毫秒。
def arr_sum_0(arr1, arr2):
i = 0
n = len(arr1)
res = []
while i < n:
res.append(arr1[i] + arr2[i])
i += 1
return res
%timeit arr_sum_0(arr1, arr2)
1.23 ms ± 3.77 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
2、解析器for range代替while循环
避免i += 1的变量类型检查带来的额外开销。平均运行时间0.997毫秒。
def arr_sum_1(arr1, arr2):
res = []
for i in range(len(arr1)):
res.append(arr1[i] + arr2[i])
return res
%timeit arr_sum_1(arr1, arr2)
997 µs ± 7.42 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
3、for i x in enumerate代替forrange
部分避免arr[i]的变量类型检查带来的额外开销。平均运行时间0.799毫秒。
def arr_sum_2(arr1, arr2):
res = arr1.copy()
for i, x in enumerate(arr2):
res[i] += x
return res
%timeit arr_sum_2(arr1, arr2)
799 µs ± 16.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
4、解析器for x y in zip代替for range
避免arr[i]的变量类型检查带来的额外开销。平均运行时间0.769毫秒。
def arr_sum_3(arr1, arr2):
res = []
for x, y in zip(arr1, arr2):
res.append(x + y)
return res
%timeit arr_sum_3(arr1, arr2)
769 µs ± 12.2 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
5、列表推导式套用zip
平均运行时间0.462毫秒。
def arr_sum_4(arr1, arr2):
return [x + y for x, y in zip(arr1, arr2)]
%timeit arr_sum_4(arr1, arr2)
462 µs ± 3.43 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
05、两个列表相同元素的数量
输入两个列表，要求统计两个列表相同元素的数量。其中每个列表内的元素都是不重复的。最终性能提升了5000倍。
首先创建两个列表，并将元素的顺序打乱。
from random import shuffle
arr1 = list(range(2000))
shuffle(arr1)
arr2 = list(range(1000, 3000))
shuffle(arr2)
1、最常规的写法
while循环嵌套，判断元素arr1[i]是否等于arr2[j]，平均运行时间338毫秒。
def n_common_0(arr1, arr2):
res = 0
i = 0
m = len(arr1)
n = len(arr2)
while i < m:
j = 0
while j < n:
if arr1[i] == arr2[j]:
res += 1
j += 1
i += 1
return res
%timeit n_common_0(arr1, arr2)
338 ms ± 7.81 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
2、for range代替while循环
避免i += 1的变量类型检查带来的额外开销。平均运行时间233毫秒。
def n_common_1(arr1, arr2):
res = 0
for i in range(len(arr1)):
for j in range(len(arr2)):
if arr1[i] == arr2[j]:
res += 1
return res
%timeit n_common_1(arr1, arr2)
233 ms ± 10.9 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
3、解析for x in arr代替for range
避免arr[i]的变量类型检查带来的额外开销。平均运行时间84.8毫秒。
def n_common_2(arr1, arr2):
res = 0
for x in arr1:
for y in arr2:
if x == y:
res += 1
return res
%timeit n_common_2(arr1, arr2)
84.8 ms ± 1.38 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
4、使用if x in arr2代替内层循环
平均运行时间24.9毫秒。
def n_common_3(arr1, arr2):
res = 0
for x in arr1:
if x in arr2:
res += 1
return res
%timeit n_common_3(arr1, arr2)
24.9 ms ± 1.39 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
5、解析器使用更快的算法
将数组用.sort方法排序，再进行单层循环遍历。把时间复杂度从O(n2)降低到O(nlogn)，平均运行时间0.239毫秒。
def n_common_4(arr1, arr2):
arr1.sort()
arr2.sort()
res = i = j = 0
m, n = len(arr1), len(arr2)
while i < m and j < n:
if arr1[i] == arr2[j]:
res += 1
i += 1
j += 1
elif arr1[i] > arr2[j]:
j += 1
else:
i += 1
return res
%timeit n_common_4(arr1, arr2)
329 µs ± 12.3 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
6、使用更好的数据结构
将数组转为集合，求交集的长度。平均运行时间0.067毫秒。
def n_common_5(arr1, arr2):
return len(set(arr1) & set(arr2))
%timeit n_common_5(arr1, arr2)
67.2 µs ± 755 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
最后感谢每一个认真阅读我文章的人，下面这个网盘链接也是我费了几天时间整理的非常全面的，希望也能帮助到有需要的你！
这些资料，对于想转行做【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库，这个仓库也陪伴我走过了最艰难的路程，希望也能帮助到你！凡事要趁早，特别是技术行业，一定要提升技术功底。希望对大家有所帮助……
如果你不想一个人野蛮生长，找不到系统的资料，问题得不到帮助，坚持几天便放弃的感受的话，可以点击下方小卡片加入我们群，大家可以一起讨论交流，里面会有各种软件测试资料和技术交流。
敲字不易，如果此文章对你有帮助的话，点个赞收个藏来个关注，给作者一个鼓励。也方便你下次能够快速查找。
自学推荐B站视频：
零基础转行软件测试：自学完软件测试，拿到了字节的测试岗offer，堪称B站最好的视频！
自动化测试进阶：已上岸华为，涨薪20K，2022最适合自学的python自动化测试教程，自己花16800买的,无偿分享
扫一扫
4万+
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
