代码跑得慢？Python不背锅，手把手教你给代码提速30%

Python已经得到了全球程序员的喜爱，但是还是遭到一些人的诟病，原因之一就是认为它运行缓慢。

其实某个特定程序（无论使用何种编程语言）的运行速度是快还是慢，在很大程度上取决于编写该程序的开发人员自身素质，以及他们编写优化而高效代码的能力。

Medium上一位小哥就详细讲了讲如何让python提速30%，以此证明代码跑得慢不是python的问题，而是代码本身的问题。

◆◆时序分析◆◆

在开始进行任何优化之前，我们首先需要找出代码的哪些部分使整个程序变慢。有时程序的问题很明显，但是如果你一时不知道问题出在哪里，那么这里有一些可能的选项：

注意：这是我将用于演示的程序，它将进行指数计算（取自Python文档）：

# slow_program.py
from decimal import *
def exp(x):    getcontext().prec += 2    i, lasts, s, fact, num = 0, 0, 1, 1, 1    while s != lasts:        lasts = s        i += 1        fact *= i        num *= x        s += num / fact    getcontext().prec -= 2    return +s
exp(Decimal(150))exp(Decimal(400))exp(Decimal(3000))

1. 最简约的“配置文件”

首先，最简单最偷懒的方法——Unix时间命令。

~ $ time python3.8 slow_program.py
real  0m11,058suser 0m11,050ssys 0m0,008s

如果你只能直到整个程序的运行时间，这样就够了，但通常这还远远不够。

2. 最详细的分析

另外一个指令是cProfile，但是它提供的信息过于详细了。

~ $ python3.8 -m cProfile -s time slow_program.py
         1297 function calls (1272 primitive calls) in 11.081 seconds
   Ordered by: internal time
   ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)        3   11.079    3.693   11.079    3.693 slow_program.py:4(exp)        1    0.000    0.000    0.002    0.002 {built-in method _imp.create_dynamic}      4/1    0.000    0.000   11.081   11.081 {built-in method builtins.exec}        6    0.000    0.000    0.000    0.000 {built-in method __new__ of type object at 0x9d12c0}        6    0.000    0.000    0.000    0.000 abc.py:132(__new__)       23    0.000    0.000    0.000    0.000 _weakrefset.py:36(__init__)      245    0.000    0.000    0.000    0.000 {built-in method builtins.getattr}        2    0.000    0.000    0.000    0.000 {built-in method marshal.loads}       10    0.000    0.000    0.000    0.000 :1233(find_spec)      8/4    0.000    0.000    0.000    0.000 abc.py:196(__subclasscheck__)       15


    
    0.000    0.000    0.000    0.000 {built-in method posix.stat}        6    0.000    0.000    0.000    0.000 {built-in method builtins.__build_class__}        1    0.000    0.000    0.000    0.000 __init__.py:357(namedtuple)       48    0.000    0.000    0.000    0.000 :57(_path_join)       48    0.000    0.000    0.000    0.000 :59()        1    0.000    0.000   11.081   11.081 slow_program.py:1()

在这里，我们使用cProfile模块和time参数运行测试脚本，以便按内部时间（cumtime）对行进行排序。这给了我们很多信息，你在上面看到的行大约是实际输出的10％。由此可见，exp函数是罪魁祸首，现在我们可以更详细地了解时序和性能分析。

3. 时序特定功能

现在我们知道了应当主要关注哪里，我们可能想对运行速度缓慢的函数计时，而不用测量其余的代码。为此，我们可以使用一个简单的装饰器：

def timeit_wrapper(func):    @wraps(func)    def wrapper(*args, **kwargs):        start = time.perf_counter() # Alternatively, you can use time.process_time()        func_return_val = func(*args, **kwargs)        end = time.perf_counter()        print('{0:<10}.{1:<8} : {2:<8}'.format(func.__module__, func.__name__, end - start))        return func_return_val    return wrapper

然后可以将此装饰器应用于待测功能，如下所示：

@timeit_wrapper
def exp(x):    ...
print('{0:<10} {1:<8} {2:^8}'.format('module', 'function', 'time'))exp(Decimal(150))exp(Decimal(400))exp(Decimal(3000))

这给出我们如下输出：

~ $ python3.8 slow_program.pymodule function   time  __main__ .exp      : 0.003267502994276583__main__ .exp      : 0.038535295985639095__main__ .exp      : 11.728486061969306

需要考虑的一件事是我们实际想要测量的时间。时间包提供time.perf_counter和time.process_time两个函数。他们的区别在于perf_counter返回的绝对值，包括你的Python程序进程未运行时的时间，因此它可能会受到计算机负载的影响。另一方面，process_time仅返回用户时间（不包括系统时间），这仅是你的过程时间。

◆◆加速吧！◆◆

让Python程序运行得更快，这部分会很有趣！我不会展示可以解决你的性能问题的技巧和代码，更多地是关于构想和策略的，这些构想和策略在使用时可能会对性能产生巨大影响，在某些情况下，可以将速度提高30％。

1. 使用内置数据类型

这一点很明显。内置数据类型非常快，尤其是与我们的自定义类型（例如树或链接列表）相比。这主要是因为内置程序是用C实现的，因此在使用Python进行编码时我们的速度实在无法与之匹敌。

2. 使用lru_cache缓存/记忆

我已经在上一篇博客中展示了此内容，但我认为值得用简单的示例来重复它：

import functoolsimport time# caching up to 12 different results@functools.lru_cache(maxsize=12)def slow_func(x):    time.sleep(2) # Simulate long computation    return x
slow_func(1) # ... waiting for 2 sec before getting resultslow_func(1) # already cached - result returned instantaneously!


    
slow_func(3) # ... waiting for 2 sec before getting result

上面的函数使用time.sleep模拟大量计算。第一次使用参数1调用时，它将等待2秒钟，然后才返回结果。再次调用时，结果已经被缓存，因此它将跳过函数的主体并立即返回结果。有关更多实际示例，请参见以前的博客文章。

3. 使用局部变量

这与在每个作用域中查找变量的速度有关，因为它不只是使用局部变量还是全局变量。实际上，即使在函数的局部变量（最快），类级属性（例如self.name——较慢）和全局（例如，导入的函数）如time.time（最慢）之间，查找速度实际上也有所不同。

你可以通过使用看似不必要的分配来提高性能，如下所示：

# Example #1class FastClass:    def do_stuff(self):        temp = self.value # this speeds up lookup in loop        for i in range(10000):            ... # Do something with `temp` here
# Example #2import randomdef fast_function():    r = random.random    for i in range(10000):        print(r()) # calling `r()` here, is faster than global random.random()

4. 使用函数

这似乎违反直觉，因为调用函数会将更多的东西放到堆栈上，并从函数返回中产生开销，但这与上一点有关。如果仅将整个代码放在一个文件中而不将其放入函数中，则由于全局变量，它的运行速度会慢得多。因此，你可以通过将整个代码包装在main函数中并调用一次来加速代码，如下所示：

def main():
    ... # All your previously global code
main()

5. 不访问属性

可能会使你的程序变慢的另一件事是点运算符（.），它在获得对象属性时被使用。此运算符使用__getattribute__触发字典查找，这会在代码中产生额外的开销。那么，我们如何才能真正避免（限制）使用它呢？

# Slow:import redef slow_func():    for i in range(10000):        re.findall(regex, line) # Slow!
# Fast:from re import findalldef fast_func():    for i in range(10000):        findall(regex, line) # Faster!

6. 当心字符串

使用模数（％s）或.format（）进行循环运行时，字符串操作可能会变得非常慢。我们有什么更好的选择？根据雷蒙德·海廷格（Raymond Hettinger）最近的推特，我们唯一应该使用的是f字符串，它是最易读，最简洁且最快的方法。根据该推特，这是你可以使用的方法列表——最快到最慢：

f'{s} {t}'  # Fast!s + ' ' + t' '.join((s, t))'%s %s' % (s, t)'{} {}'.format(s, t)Template('$s $t').substitute(s=s, t=t) # Slow!

生成器本质上并没有更快，因为它们被允许进行延迟计算，从而节省了内存而不是时间。但是，保存的内存可能会导致你的程序实际运行得更快。这是怎么做到的？如果你有一个很大的数据集，而没有使用生成器（迭代器），那么数据可能会溢出CPU L1缓存，这将大大减慢内存中值的查找速度。

在性能方面，非常重要的一点是CPU可以将正在处理的所有数据尽可能地保存在缓存中。你可以观看Raymond Hettingers的视频，他在其中提到了这些问题。

◆◆结论◆◆

优化的首要规则是不要优化。但是，如果确实需要，那么我希望上面这些技巧可以帮助你。但是，在优化代码时要小心，因为它可能最终使你的代码难以阅读，因此难以维护，这可能超过优化的好处。

End.
来源：大数据文摘
编译：王转转
相关报道：https://towardsdatascience.com/making-python-programs-blazingly-fast-c1cd79bd1b32