本篇內(nèi)容介紹了“實(shí)現(xiàn)更快的python核心編碼技巧有哪些”的有關(guān)知識，在實(shí)際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

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1。Memoize（緩存）重復(fù)使用的數(shù)據(jù)

當(dāng)你能做到一次并保存結(jié)果時，千萬不要做一千次工作。如果有一個經(jīng)常調(diào)用的函數(shù)返回可預(yù)測的結(jié)果，那么python為您提供了將結(jié)果緩存到內(nèi)存中的選項(xiàng)。返回相同結(jié)果的后續(xù)調(diào)用幾乎會立即返回。

各種各樣的例子展示了如何做到這一點(diǎn)；我最喜歡的記憶幾乎是最少的。python的一個本機(jī)庫functools具有@functools.lru緩存裝飾器，它緩存最近對函數(shù)的n個調(diào)用。當(dāng)正在緩存的值發(fā)生變化，但在特定的時間窗口內(nèi)是相對靜態(tài)的時，這很方便。一天中最新使用的項(xiàng)目列表就是一個很好的例子。

2。將數(shù)學(xué)移動到numpy

如果您正在進(jìn)行基于矩陣或數(shù)組的數(shù)學(xué)運(yùn)算，并且不希望Python解釋器妨礙您的工作，請使用numpy。通過利用C庫進(jìn)行繁重的工作，numpy提供了比本機(jī)python更快的數(shù)組處理。它還比Python的內(nèi)置數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)更有效地存儲數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)。

相對來說，非異類的數(shù)學(xué)也可以被numpy大大加快。該包為許多常見的python數(shù)學(xué)操作（如min和max）提供了替換，這些操作的速度比原來的python快很多倍。

numpy的另一個好處是更有效地使用大型對象的內(nèi)存，比如擁有數(shù)百萬個項(xiàng)目的列表。一般來說，像numpy中那樣的大型對象如果用傳統(tǒng)的python來表示，則占用大約四分之一的內(nèi)存。請注意，它有助于從作業(yè)的正確數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)開始，即優(yōu)化本身。

重寫python算法以使用numpy需要一些工作，因?yàn)閿?shù)組對象需要使用numpy的語法聲明。但是numpy在實(shí)際的數(shù)學(xué)運(yùn)算中使用了python現(xiàn)有的習(xí)語（+、-，等等），所以從長遠(yuǎn)來看，切換到numpy并不會太令人迷惑。

3。使用C庫

numpy使用C語言編寫的庫是一種很好的模擬策略。如果有一個現(xiàn)有的C庫可以滿足您的需要，那么Python及其生態(tài)系統(tǒng)提供了幾個選項(xiàng)來連接到該庫并利用其速度。

最常見的方法是使用Python的CTypes庫。因?yàn)閏types與其他python應(yīng)用程序（和運(yùn)行時）廣泛兼容，所以它是最佳的開始位置，但它遠(yuǎn)不是鎮(zhèn)上唯一的游戲。cffi項(xiàng)目為c.cython提供了一個更優(yōu)雅的接口（見下文），也可以用來包裝外部庫，盡管代價(jià)是必須學(xué)習(xí)cython的標(biāo)記。

4。與多處理并行

傳統(tǒng)的python應(yīng)用程序——那些在cpython中實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用程序——一次只執(zhí)行一個線程，以避免在使用多個線程時出現(xiàn)狀態(tài)問題。這是臭名昭著的全球口譯員鎖（gil）。它的存在有充分的理由，這并沒有使它變得更加華麗。

隨著時間的推移，gil的效率顯著提高（運(yùn)行python 3而不是python 2的另一個原因），但核心問題仍然存在。一個cpython應(yīng)用程序可以是多線程的，但是cpython不允許這些線程在多個核心上并行運(yùn)行。

為了解決這個問題，python提供了多處理模塊來在不同的核心上運(yùn)行python解釋器的多個實(shí)例。狀態(tài)可以通過共享內(nèi)存或服務(wù)器進(jìn)程來共享，數(shù)據(jù)可以通過隊(duì)列或管道在進(jìn)程實(shí)例之間傳遞。

您仍然需要在進(jìn)程之間手動管理狀態(tài)。另外，在啟動多個Python實(shí)例并在其中傳遞對象的過程中，不會有太多的開銷。但是對于長期運(yùn)行的進(jìn)程來說，多處理庫是非常有用的，因?yàn)樗梢詮目绾诵牡牟⑿行灾蝎@益。

另外，使用C庫的python模塊和包（如numpy）完全避免使用gil。這也是他們被推薦提速的另一個原因。

5。知道你的庫在做什么

簡單地輸入XYZ并利用無數(shù)其他程序員的工作是多么方便！但是您需要知道，第三方庫可以改變應(yīng)用程序的性能，而不是總是為了更好。

有時，這以明顯的方式表現(xiàn)出來，例如當(dāng)來自特定庫的模塊構(gòu)成瓶頸時。（再次強(qiáng)調(diào)，剖析會有所幫助。）有時情況不那么明顯。示例：Pyglet是一個用于創(chuàng)建窗口化圖形應(yīng)用程序的簡便庫，它自動啟用調(diào)試模式，這會顯著影響性能，直到顯式禁用它為止。除非您閱讀文檔，否則您可能永遠(yuǎn)不會意識到這一點(diǎn)。閱讀并被告知。

6。注意平臺

python運(yùn)行跨平臺，但這并不意味著每個操作系統(tǒng)（windows、linux、os x）的特性都是在python下抽象出來的。大多數(shù)時候，這意味著要了解平臺的具體情況，比如路徑命名約定，對于這些約定，有助手函數(shù)。

但在性能方面，了解平臺差異也很重要。例如，在Windows上，需要計(jì)時器精度小于15毫秒（例如，對于多媒體）的python腳本將需要使用Windows API調(diào)用來訪問高分辨率計(jì)時器或提高計(jì)時器分辨率。

7。與PyPy同行

cpython是Python最常用的實(shí)現(xiàn)，它將兼容性優(yōu)先于原始速度。對于那些想把速度放在首位的程序員來說，有pypy，一個配備了jit編譯器的python實(shí)現(xiàn)來加速代碼執(zhí)行。

因?yàn)閜ypy是作為cpython的替代品而設(shè)計(jì)的，所以它是快速提高性能的最簡單方法之一。許多常見的python應(yīng)用程序?qū)⒃趐ypy上運(yùn)行。一般來說，應(yīng)用程序越依賴于“普通”的python，就越有可能在pypy上運(yùn)行而不進(jìn)行修改。

然而，充分利用PYPY可能需要測試和研究。您會發(fā)現(xiàn)長時間運(yùn)行的應(yīng)用程序從Pypy獲得大的性能收益，因?yàn)榫幾g器會分析一段時間后的執(zhí)行情況。對于運(yùn)行和退出的短腳本，您最好使用cpython，因?yàn)樾阅芴嵘蛔阋钥朔﨡IT的開銷。

請注意，pypy對python 3的支持仍然落后于幾個版本；它目前支持python 3.2.5。使用最新的python特性（如async和await-co例程）的代碼將無法工作。最后，使用ctypes的python應(yīng)用程序的行為可能并不總是如預(yù)期的那樣。如果您正在編寫可能同時在pypy和cpython上運(yùn)行的東西，那么為每個解釋器分別處理用例可能是有意義的。

其他通過抖動加速python的實(shí)驗(yàn)仍在取得成果。其中包括一個微軟項(xiàng)目pyjion，它為cpython提供了一個JIT接口。微軟提供了自己的JIT作為概念證明。

8。升級至python 3

如果您使用的是python 2.x，并且沒有覆蓋的原因（比如不兼容的模塊）來堅(jiān)持使用它，那么您應(yīng)該跳到python 3。

除了python 3作為語言的未來，python 3中還提供了許多構(gòu)造和優(yōu)化，而python 2.x中沒有這些構(gòu)造和優(yōu)化。例如，python 3.5通過將async和wait關(guān)鍵字作為語言語法的一部分來減少異步編程的麻煩。python 3.2對全局解釋器鎖進(jìn)行了重大升級，顯著改進(jìn)了python處理多個線程的方式。

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