Python的性能提升方法-创新互联

目录

Python的性能提升方法

尽量不要打包

条件判断

不要做多余的步骤

原生函数

Python是一门解释型语言，虽说简单、易学、功能强大，但在性能方面，也有许多不足。

接下来，是我在编程中，提升性能的一些方法。

在此处的打包，指把python打包为可执行文件（如：pyinstaller、py2exe）。

数据表明，python在打包成可执行文件后，在速度、启动速度均有所下降，

有些python程序（包括不使用性能加速手段的程序），

再不打包的情况下运行，比C/C++还快。

当然，有个别打包软件不会影响（名字不太记得了）。

条件判断是几乎每个编程语言都有的功能，

C/C++的条件判断可以用switch优化，Python可以用什么呢？

Python条件判断大概是无法代替了，但若可以用数字判断，

就用数字判断，计算机对比与字符串，更擅长于数字，用数字可比字符串快多了。

在编程时，有很多人会有编写一些多于语句，

这是在大大降低运行速度（这里指的是不仅影响效率，又对可读性或其它方面没有帮助的语句）。

如：

def hello(a,b,c):
    return a+b+c

不应该写成：

def hello(a,b,c):
    d = a+b+c
    return d

原生函数有时会比其他函数快，

如：

import time,os

start = time.perf_counter()
a = 0
for i in range(100000):
    if os.path.exists('helloaaa.txt'):
        pass
    else:
        a += 1
print(a)
t1 = time.perf_counter()-start

start = time.perf_counter()
a = 0
for i in range(100000):
    try:
        open('helloaaa.txt')
    except:
        a += 1
print(a)
t2 = time.perf_counter()-start
print('t1:',t1)
print('t2:',t2)

这段代码是原生函数与其他的函数速度对比，功能都是检查文件是否存在（检查100000次）

，结果如下（t1是其它函数，t2是原生函数）。

第一次：

100000
100000
t1: 5.9034604000044055
t2: 5.578693899966311

第二次：

100000
100000
t1: 4.6843239000299945
t2: 4.4447977999807335

第三次：

100000
100000
t1: 4.658873700012919
t2: 4.493643699970562

三次对比不难看出，原生函数是较快的。

此篇完。

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