大数据文摘出品
来源：Medium
编译：王转转
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))
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 0m11,058s
- user 0m11,050s
- sys 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。
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 <frozen importlib._bootstrap_external>: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 <frozen importlib._bootstrap_external>:57(_path_join)
- 48 0.000 0.000 0.000 0.000 <frozen importlib._bootstrap_external>:59(<listcomp>)
- 1 0.000 0.000 11.081 11.081 slow_program.py:1(<module>)
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。
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()
- funcfunc_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.py
- module 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%。
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。
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 functools
- import 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 result
- slow_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。
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 #1
- class 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 #2
- import random
- def fast_function():
- r = random.random
- for i in range(10000):
- print(r()) # calling `r()` here, is faster than global random.random()
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()
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 re
- def slow_func():
- for i in range(10000):
- re.findall(regex, line) # Slow!
-
- # Fast:
- from re import findall
- def fast_func():
- for i in range(10000):
- findall(regex, line) # Faster!
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(ss=s, tt=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。
相关报道：
https://towardsdatascience.com/making-python-programs-blazingly-fast-c1cd79bd1b32
【本文是51CTO专栏机构大数据文摘的原创译文，微信公众号“大数据文摘（ id: BigDataDigest）”】
