今天我想和大家分享 4 个省时的 Python 技巧，可以节省 10~20% 的 Python 执行时间。
反转列表
Python 中通常有两种反转列表的方法：切片或 reverse() 函数调用。这两种方法都可以反转列表，但需要注意的是内置函数 reverse() 会更改原始列表，而切片方法会创建一个新列表。
但是他们的表现呢？哪种方式更有效？让我们看一下下面的例子：
使用切片：
$ python -m timeit -n 1000000 -s 'import numpy as np' 'mylist=list(np.arange(0, 200))' 'mylist[::-1]'
1000000 loops, best of 5: 15.6 usec per loop
使用 reverse()：
$ python -m timeit -n 1000000 -s 'import numpy as np' 'mylist=list(np.arange(0, 200))' 'mylist.reverse()'
1000000 loops, best of 5: 10.7 usec per loop
这两种方法都可以反转列表，但需要注意的是内置函数 reverse() 会更改原始列表，而切片方法会创建一个新列表。
显然，内置函数 reverse() 比列表切片方法更快！
交换两个值
用一行代码交换两个变量值是一种更具有 Python 风格的方法。
与其他编程语言不同，Python 不需要使用临时变量来交换两个数字或值。举个简单的例子：
variable_1 = 100
variable_2 = 500
要交换 variable_1 和 variable_2 的值，只需要一行代码。
variable_1, variable_2 = variable_2, variable_1
您也可以对字典使用相同的技巧：
md[key_2], md[key_1] = md[key_1], md[key_2]
该技巧可以避免多次迭代和复杂的数据转换，从而减少执行时间。
在函数内部循环
我们都喜欢创建自定义函数来执行我们自己的特定任务。然后使用 for 循环遍历这些函数，多次重复该任务。
但是，在 for 循环中使用函数需要更长的执行时间，因为每次迭代都会调用该函数。
相反，如果在函数内部实现了 for 循环，则该函数只会被调用一次。
为了更清楚地解释，让我们举个例子！
首先创建一个简单的字符串列表：
list_of_strings = ['apple','orange','banana','pineapple','grape']
创建两个函数，函数内部和外部都有 for 循环，从简单的开始。
def only_function(x):
new_string = x.capitalize()
out_putstring = x + " " + new_string
print(output_string)
和一个带有循环的 for 函数：
def for_in_function(listofstrings):
for x in list_of_strings:
new_string = x.capitalize()
output_string = x + " " + new_string
print(output_string)
显然，这两个函数的输出是一样的。
然后，让我们比较一下，哪个更快？
如您所见，在函数内使用 for 循环会稍微快一些。
减少函数调用次数
判断对象的类型时，使用 isinstance() 最好，其次是对象类型标识 id()，对象值 type() 最后。
# Check if num an int type
type(num) == type(0) # Three function calls
type(num) is type(0) # Two function calls
isinstance(num,(int)) # One function call
不要将重复操作的内容作为参数放在循环条件中，避免重复操作。
# Each loop the len(a) will be called
while i < len(a):
statement
# Only execute len(a) once
m = len(a)
while i < m:
statement
要在模块 X 中使用函数或对象 Y，请直接使用 from X import Y 而不是 import X; then X.Y。这减少了使用 Y 时的一次查找（解释器不必先查找 X 模块，然后在 X 模块的字典中查找 Y）。
总而言之，你可以大量使用 Python 的内置函数。提高 Python 程序的速度，同时保持代码简洁易懂。
如果想进一步了解 Python 的内置函数，可以参考下表，或查看以下网站（https://docs.python.org/3/library/functions.html）：
总结
到此这篇关于4个Python中高效省时技巧的文章就介绍到这了,更多相关Python高效技巧内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
