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Python 性能快速優(yōu)化: 系列二

yexiaobai / 1382人閱讀

摘要:注本文的原文地址為這個(gè)是性能快速優(yōu)化的第二部分,第一部分請(qǐng)點(diǎn)擊這里。當(dāng)你寫代碼了,過(guò)一遍數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),迭代結(jié)構(gòu),內(nèi)建和為創(chuàng)建擴(kuò)展,如有必要。更新是在的范圍之外,這意味著你可以使用這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)來(lái)運(yùn)行多個(gè)進(jìn)程。看下我的的印度演講

  

注:本文的原文地址為 Quick Python Performance Optimization: Part II

這個(gè)是 Python 性能快速優(yōu)化的第二部分,第一部分請(qǐng)點(diǎn)擊這里。

使用 MapReduceFilter 代替 for 循環(huán)

校驗(yàn) a in b字典set列表元組 更好

當(dāng)數(shù)據(jù)量大的時(shí)候,盡可能使用不可變數(shù)據(jù)類型,他們更快 元組 > 列表

在一個(gè)列表中插入數(shù)據(jù)的復(fù)雜度為 O(n)

如果你需要操作列表的兩端,使用 deque

del - 刪除對(duì)象使用如下
1) python 自己處理它,但確保使用了 gc 模塊
2) 編寫 __del__ 函數(shù)
3) 最簡(jiǎn)單的方式,使用后調(diào)用 del

time.clock()

GIL(http://wiki.python.org/moin/GlobalInterpreterLock) - GIL is a daemon

GIL 僅僅允許一個(gè) Python 的原生線程來(lái)運(yùn)行每個(gè)進(jìn)程。阻止 CPU 級(jí)別的并行,嘗試使用 ctypes 和 原生的 C 庫(kù)來(lái)解決它,當(dāng)你達(dá)到 Python 優(yōu)化的最后,總是存在一個(gè)選項(xiàng),可以使用原生的 C 重寫慢的函數(shù),通過(guò) Python 的 C 綁定使用它,其他的庫(kù)如 gevent 也是致力于解決這個(gè)問(wèn)題,并且獲得了成功。

TL,DR:當(dāng)你寫代碼了,過(guò)一遍數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),迭代結(jié)構(gòu),內(nèi)建和為 GIL 創(chuàng)建 C 擴(kuò)展,如有必要。

更新:multiprocessing 是在 GIL 的范圍之外,這意味著你可以使用 multiprocessing 這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)來(lái)運(yùn)行多個(gè)進(jìn)程。

看下我的 2013 的印度 PyCon 演講

www.slideshare.net/atmb4u/faster-python

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