Python性能优化的20条建议

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1.优化算法时间复杂度

算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大，在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度，如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。不同的场景有不同的优化方式，总得来说，一般有分治，分支界限，贪心，动态规划等思想。

2.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。

3.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）

import copy

a = range(100000)

%timeit -n 10 copy.copy(a) # 运行10次 copy.copy(a)

%timeit -n 10 copy.deepcopy(a)

10 loops, best of 3: 1.55 ms per loop

10 loops, best of 3: 151 ms per loop

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。

4.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)

a = range(1000)

s = set(a)

d = dict((i,1) for i in a)

%timeit -n 10000 100 in d

%timeit -n 10000 100 in s

10000 loops, best of 3: 43.5 ns per loop

10000 loops, best of 3: 49.6 ns per loop

dict的效率略高(占用的空间也多一些)。

5.合理使用生成器（generator）和yield

%timeit -n 100 a = (i for i in range(100000))

%timeit -n 100 b = [i for i in range(100000)]

100 loops, best of 3: 1.54 ms per loop

100 loops, best of 3: 4.56 ms per loop

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：

%timeit -n 10 for x in (i for i in range(100000)): pass

%timeit -n 10 for x in [i for i in range(100000)]: pass

10 loops, best of 3: 6.51 ms per loop

10 loops, best of 3: 5.54 ms per loop

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：

def yield_func(ls):

for i in ls:

yield i+1

def not_yield_func(ls):

return [i+1 for i in ls]

on-h"> [i+1 for i in ls]

ʨ态规划等思想。