12种不同方法教你用Python性能优化!(建议收藏)

前言：

今天为大家带来的内容是12种不同方法教你用Python性能优化！希望通过本文的内容能够帮助到各位！(代码块是用图片的方式呈现出来）

1.减少冗余数据

如用上三角或下三角的方式去保存一个大的对称矩阵。在0元素占大多数的矩阵里使用稀疏矩阵表示。

合理使用copy与deepcopy

对于dict和list等数据结构的对象，直接赋值使用的是引用的方式。而有些情况下需要复制整个对象，这时可以使用copy包里的copy和deepcopy，这两个函数的不同之处在于后者是递归复制的。效率也不一样：（以下程序在ipython中运行）

timeit后面的-n表示运行的次数，后两行对应的是两个timeit的输出，下同。由此可见后者慢一个数量级。

2.使用dict或set查找元素

python dict和set都是使用hash表来实现(类似c++11标准库中unordered_map)，查找元素的时间复杂度是O(1)

dict的效率略高(占用的空间也多一些)。

3.合理使用生成器（generator）和yield

使用()得到的是一个generator对象，所需要的内存空间与列表的大小无关，所以效率会高一些。在具体应用上，比如set(i for i in range(100000))会比set([i for i in range(100000)])快。

但是对于需要循环遍历的情况：

后者的效率反而更高，但是如果循环里有break,用generator的好处是显而易见的。yield也是用于创建generator：

对于内存不是非常大的list，可以直接返回一个list，但是可读性yield更佳(人个喜好)。

python2.x内置generator功能的有xrange函数、itertools包等。

4.优化循环

循环之外能做的事不要放在循环内，比如下面的优化可以快一倍：

5.优化包含多个判断表达式的顺序

对于and，应该把满足条件少的放在前面，对于or，把满足条件多的放在前面。如：

小编在这里说句：我是一名python开发工程师，最近翻了以前的笔记，总结了工作这么久的经验，共整理了一套最新的python系统学习教程，包括从基础的python脚本到web开发、爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习,面试宝典，面试宝典，面试宝典。想要这些资料的可以关注小编，并在后台私信小编：“07”即可领取

6.使用join合并迭代器中的字符串

join对于累加的方式，有大约5倍的提升。

7.选择合适的格式化字符方式

三种情况中，%的方式是最慢的，但是三者的差距并不大（都非常快）。(个人觉得%的可读性最好)

8.不借助中间变量交换两个变量的值

使用a,b=b,a而不是c=a;a=b;b=c;来交换a,b的值，可以快1倍以上。

9.使用if is

使用 if is True 比 if == True 将近快一倍。

10.使用级联比较x < y < z

x < y < z效率略高，而且可读性更好。

11.while 1 比 while True 更快

while 1 比 while true快很多，原因是在python2.x中，True是一个全局变量，而非关键字。

12.使用**而不是pow

以上就是本文的全部内容啦！