python 优化 面试

2021/10/15 11:15:55

本文主要是介绍python 优化 面试,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

1. 避免全局变量

许多程序员刚开始会用 Python 语言写一些简单的脚本,当编写脚本时,通常习惯了直接将其写为全局变量,例如上面的代码。但是,由于全局变量和局部变量实现方式不同,定义在全局范围内的代码运行速度会比定义在函数中的慢不少。通过将脚本语句放入到函数中,通常可带来 15% - 30% 的速度提升。

import math

def main():  # 定义到函数中,以减少全部变量使用
    size = 10000
    for x in range(size):
        for y in range(size):
            z = math.sqrt(x) + math.sqrt(y)

main()

2. 避免.

2.1 避免模块和函数属性访问

每次使用.(属性访问操作符时)会触发特定的方法,如__getattribute__()和__getattr__(),这些方法会进行字典操作,因此会带来额外的时间开销。通过from import语句,可以消除属性访问。

#第一次优化写法。代码耗时:10.9秒
from math import sqrt

def computeSqrt(size: int):
    result = []
    for i in range(size):
        result.append(sqrt(i))  # 避免math.sqrt的使用
    return result

def main():
    size = 10000
    for _ in range(size):
        result = computeSqrt(size)

main()

除了math.sqrt外,computeSqrt函数中还有.的存在,那就是调用list的append方法。通过将该方法赋值给一个局部变量,可以彻底消除computeSqrt函数中for循环内部的.使用。

#推荐写法。代码耗时:7.9秒
import math

def computeSqrt(size: int):
    result = []
    append = result.append
    sqrt = math.sqrt    # 赋值给局部变量
    for i in range(size):
        append(sqrt(i))  # 避免 result.append 和 math.sqrt 的使用
    return result

def main():
    size = 10000
    for _ in range(size):
        result = computeSqrt(size)

main()
2.2 避免类内属性访问
#推荐写法。代码耗时:8.0秒
import math
from typing import List

class DemoClass:
    def __init__(self, value: int):
        self._value = value
    
    def computeSqrt(self, size: int) -> List[float]:
        result = []
        append = result.append
        sqrt = math.sqrt
        value = self._value
        for _ in range(size):
            append(sqrt(value))  # 避免 self._value 的使用
        return result

def main():
size = 10000
for _ in range(size):
    demo_instance = DemoClass(size)
    demo_instance.computeSqrt(size)

main()

3. 避免不必要的抽象

#不推荐写法,代码耗时:0.55秒
class DemoClass:
    def __init__(self, value: int):
        self.value = value

    @property
    def value(self) -> int:
        return self._value

    @value.setter
    def value(self, x: int):
        self._value = x

def main():
    size = 1000000
    for i in range(size):
        demo_instance = DemoClass(size)
        value = demo_instance.value
        demo_instance.value = i

main()

任何时候当你使用额外的处理层(比如装饰器、属性访问、描述器)去包装代码时,都会让代码变慢。大部分情况下,需要重新进行审视使用属性访问器的定义是否有必要,使用getter/setter函数对属性进行访问通常是 C/C++ 程序员遗留下来的代码风格。如果真的没有必要,就使用简单属性。

#推荐写法,代码耗时:0.33秒
class DemoClass:
    def __init__(self, value: int):
        self.value = value  # 避免不必要的属性访问器

def main():
    size = 1000000
    for i in range(size):
        demo_instance = DemoClass(size)
        value = demo_instance.value
        demo_instance.value = i

main()

4. 字符串拼接用join而不是+

当使用a + b拼接字符串时,由于 Python 中字符串是不可变对象,其会申请一块内存空间,将a和b分别复制到该新申请的内存空间中。因此,如果要拼接 n 个字符串,会产生 n-1 个中间结果,每产生一个中间结果都需要申请和复制一次内存,严重影响运行效率。而使用join()拼接字符串时,会首先计算出需要申请的总的内存空间,然后一次性地申请所需内存,并将每个字符串元素复制到该内存中去。

#推荐写法,代码耗时:0.3秒
import string
from typing import List

def concatString(string_list: List[str]) -> str:
    return ''.join(string_list)  # 使用 join 而不是 +

def main():
    string_list = list(string.ascii_letters * 100)
    for _ in range(10000):
        result = concatString(string_list)

main()

5. 利用if条件的短路特性

#不推荐写法,代码耗时:0.05秒
from typing import List

def concatString(string_list: List[str]) -> str:
    abbreviations = {'cf.', 'e.g.', 'ex.', 'etc.', 'flg.', 'i.e.', 'Mr.', 'vs.'}
    abbr_count = 0
    result = ''
    for str_i in string_list:
        if str_i in abbreviations:
            result += str_i
    return result

def main():
    for _ in range(10000):
        string_list = ['Mr.', 'Hat', 'is', 'Chasing', 'the', 'black', 'cat', '.']
        result = concatString(string_list)

main()

if 条件的短路特性是指对if a and b这样的语句, 当a为False时将直接返回,不再计算b;对于if a or b这样的语句,当a为True时将直接返回,不再计算b。因此, 为了节约运行时间,对于or语句,应该将值为True可能性比较高的变量写在or前,而and应该推后。

#推荐写法,代码耗时:0.03秒
from typing import List

def concatString(string_list: List[str]) -> str:
    abbreviations = {'cf.', 'e.g.', 'ex.', 'etc.', 'flg.', 'i.e.', 'Mr.', 'vs.'}
    abbr_count = 0
    result = ''
    for str_i in string_list:
        if str_i[-1] == '.' and str_i in abbreviations:  # 利用 if 条件的短路特性
            result += str_i
    return result

def main():
    for _ in range(10000):
        string_list = ['Mr.', 'Hat', 'is', 'Chasing', 'the', 'black', 'cat', '.']
        result = concatString(string_list)

main()

6. 使用隐式for循环代替显式for循环

#不推荐写法。代码耗时:4.3秒
def computeSum(size: int) -> int:
    sum_ = 0
    for i in range(size):  # for 循环代替 while 循环
        sum_ += i
    return sum_

def main():
    size = 10000
    for _ in range(size):
        sum_ = computeSum(size)

main()

针对上面的例子,更进一步可以用隐式for循环来替代显式for循环

#推荐写法。代码耗时:1.7秒
def computeSum(size: int) -> int:
    return sum(range(size))  # 隐式 for 循环代替显式 for 循环

def main():
    size = 10000
    for _ in range(size):
        sum = computeSum(size)

main()

7. 使用numba.jit

我们沿用上面介绍过的例子,在此基础上使用numba.jit。 numba可以将 Python 函数 JIT 编译为机器码执行,大大提高代码运行速度。关于numba的更多信息见下面的主页:

http://numba.pydata.org/numba.pydata.org/

#推荐写法。代码耗时:0.62秒
import numba

@numba.jit
def computeSum(size: float) -> int:
    sum = 0
    for i in range(size):
        sum += i
    return sum

def main():
    size = 10000
    for _ in range(size):
        sum = computeSum(size)

main()

8. 选择合适的数据结构

Python 内置的数据结构如str, tuple, list, set, dict底层都是 C 实现的,速度非常快,自己实现新的数据结构想在性能上达到内置的速度几乎是不可能的。

list类似于 C++ 中的std::vector,是一种动态数组。其会预分配一定内存空间,当预分配的内存空间用完,又继续向其中添加元素时,会申请一块更大的内存空间,然后将原有的所有元素都复制过去,之后销毁之前的内存空间,再插入新元素。删除元素时操作类似,当已使用内存空间比预分配内存空间的一半还少时,会另外申请一块小内存,做一次元素复制,之后销毁原有大内存空间。因此,如果有频繁的新增、删除操作,新增、删除的元素数量又很多时,list的效率不高。此时,应该考虑使用collections.deque。collections.deque是双端队列,同时具备栈和队列的特性,能够在两端进行 O(1) 复杂度的插入和删除操作。

list的查找操作也非常耗时。当需要在list频繁查找某些元素,或频繁有序访问这些元素时,可以使用bisect维护list对象有序并在其中进行二分查找,提升查找的效率。

另外一个常见需求是查找极小值或极大值,此时可以使用heapq模块将list转化为一个堆,使得获取最小值的时间复杂度是 O(1) 。

下面的网页给出了常用的 Python 数据结构的各项操作的时间复杂度:

TimeComplexity - Python Wikiwiki.python.org/moin/TimeComplexity



这篇关于python 优化 面试的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!


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