Python является мощным и гибким языком программирования, который широко используется в различных областях, включая науку о данных, веб-разработку и автоматизацию задач. Однако, иногда выполнение сложных и ресурсоемких операций может занимать слишком много времени.
В этой статье мы рассмотрим несколько стратегий и оптимизаций, которые помогут ускорить выполнение кода на Python.
Содержание
Используйте векторизацию и библиотеки научных вычислений
Векторизация позволяет выполнять операции над массивами данных вместо итераций по отдельным элементам. Это может быть достигнуто с помощью библиотек, таких как NumPy и Pandas, которые предоставляют эффективные функции для работы с массивами и таблицами данных.
Используйте встроенные функции NumPy для выполнения операций над массивами, такие как суммирование, умножение и т.д. Они реализованы на языке C и работают значительно быстрее, чем их эквиваленты на чистом Python.
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
result = arr * 2
print(result)
Правильно выбирайте структуры данных
В Python существует множество структур данных, и выбор правильной структуры может существенно повлиять на производительность вашего кода.
Используйте словари (dict) для быстрого доступа к элементам по ключу.
data = {
'apple': 5,
'banana': 3,
'orange': 8
}
print(data['apple'])
Если вам нужно выполнять множественные операции вставки и удаления элементов, рассмотрите использование специализированных структур данных, таких как множества (set) или связанные списки (linked list).
Соединяйте строки методом join
В Python конкатенацию строк можно производить при помощи знака +.
concatenatedString = "Программирование " + "это " + "весело."
Но также для этого есть метод join()
.
concatenatedString = " ".join (["Программирование", "это", "весело."])
Всё дело в том, что оператор + каждый раз создаёт новую строку, а затем копирует в неё исходные. join()
устроен иначе и обеспечивает выигрыш во времени.
Не пренебрегайте множественным присваиванием
Не стоит инициализировать несколько переменных так:
a = 2
b = 3
c = 5
d = 7
Лучше придерживайтесь следующего синтаксиса:
a, b, c, d = 2, 3, 5, 7
Применяйте списковые включения (list comprehension)
Не обращайтесь ни к какой другой технике, если можно использовать списковые включения. Например, этот код заносит в список все числа между 1 и 1000, кратные 3:
L = []
for i in range (1, 1000):
if i%3 == 0:
L.append (i)
Со списковыми включениями код трансформируется в одну строку:
L = [i for i in range (1, 1000) if i%3 == 0]
Этот приём работает быстрее, чем просто метод append()
.
Проверка на True
При проверке условий в программе, необходимо избегать явного указания == True
или is True
для проверки переменных на истинность. Вместо этого достаточно указать имя переменной в условии if
. Такая запись является более эффективной, поскольку не требует вызова “магической” функции __eq__
для сравнения значений.
if string:
pass
Цикл for внутри функции
Представьте, что вы создаете функцию, которую нужно повторить некоторое количество раз. Самый простой способ решения этой задачи – помещение функции внутрь цикла for.
def compute_cubic1(number):
return number**3
%%time
new_list_cubic1 = [compute_cubic1(number) for number in a_long_list]
# Вывод в консоль
# CPU times: user 335 ms, sys: 14.3 ms, total: 349 ms
# Wall time: 354 ms
Однако правильнее будет перевернуть конструкцию – и поместить цикл внутрь функции.
def compute_cubic2():
return [number**3 for number in a_long_list]
%%time
new_list_cubic2 = compute_cubic2()
# Вывод в консоль
# CPU times: user 261 ms, sys: 15.7 ms, total: 277 ms
# Wall time: 277 ms
Заключение
В этой статье мы рассмотрели несколько стратегий и оптимизаций, которые помогут ускорить выполнение кода на Python. Важно помнить, что оптимизация кода должна идти в паре с читаемостью и поддерживаемостью. Необходимо найти баланс между производительностью и чистотой кода, чтобы обеспечить его понятность для вас и других разработчиков.
Используйте эти стратегии и оптимизации в зависимости от конкретных потребностей вашего проекта. Иногда даже небольшие изменения могут привести к значительному ускорению выполнения кода.
Надеюсь, что эта статья была полезной и поможет вам улучшить производительность вашего кода на Python. Успехов в вашем программировании!