翻译 | 更快的Python(一)

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更快的Python(Python Faster Way)使用代码示例来说明如何书写Python代码能带来更高的性能。本文对代码进行了讲解,从性能和可读性等角度来选择出最适合的写法。

例子1:字符串格式化

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  • 最差/最优时间比:1.95
  • 使用建议:Python 3.7或以上推荐使用f-string,其他版本推荐使用format方法。
  • 说明:字符串格式化是代码中最常遇到的情况,虽然在连接少量字符串的情景中,使用+号的性能最优,但是使用+号的代码可读性最差。如果使用Python 3.7或优以上版本,可以使用f-string来解决这个问题,f-string的性能比format方法和%操作符的性能都要高,可读性也比+号好。

例子2:字典的初始化

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  • 最差/最优时间比:1.83
  • 使用建议:使用字面量初始化字典(以及其他集合类型)。
  • 说明:Python中初始化集合类型时使用字面量的方式,解释器会直接调用BUILD_MAP等字节码来创建,如果用构造函数的方式来创建,则需要先查询构造方法,再执行构造方法。使用字面量初始化,Python代码也更简洁。

例子3:内置排序方法

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  • 最差/最优时间比:1.26
  • 使用建议:根据是否需要修改原始值来决定使用哪个方法。
  • 说明:sorted和list.sort方法是Python中内置的排序方法,sorted方法不会修改原始值,list.sort方法在原始值上直接排序,会修改原始值。比较这两个方法的性能差异,意义不大。

例子4:初始化多个变量

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  • 最差/最优时间比:1.01
  • 使用建议:推荐使用第二种。
  • 说明:从字节码中可以看出两种方式出了执行顺序之外,基本一致,所以性能上也非常接近。

例子5:多个变量的比较

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  • 最差/最优时间比:1.11
  • 使用建议:推荐使用第二种。
  • 说明:使用第一种方法能带来一定的性能提升,但是提升有限,在实际情况中也很少出现多个变量连续比较大小的情况,并且第一种方法非常不Pythonic,所以推荐使用第二种。

例子6:if true的条件判断

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  • 最差/最优时间比:1.17
  • 使用建议:推荐使用第一种。
  • 说明:从字节码上看,第一种方法的性能最高,并且语法上也更加简洁。

例子7:if false的条件判断

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  • 最差/最优时间比:1.10
  • 使用建议:推荐使用第一种。
  • 说明:从字节码上看,第一种方法的性能最高,语法角度上,if not写成第二种和第三种都是不推荐的。

例子8:判断list是否为空

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  • 最差/最优时间比:1.55
  • 使用建议:根据具体需求,优先使用前两种。
  • 说明:前两种代码性能更高,代码更简洁。同时,空列表a并不等于None,所以使用if a is None无法实现对空列表的判断。

例子9:判断object是否为空

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  • 最差/最优时间比:1.00
  • 使用建议:根据具体需求,优先使用前两种。
  • 说明:理由同上一个例子。

例子10:遍历可迭代对象

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  • 最差/最优时间比:1.12
  • 使用建议:根据具体情况选择。
  • 说明:两者性能差别不大,使用enumerate方法,可以不需要取对象的长度,可以直接获取到对象的index。

参考文章

  • Python Faster Way

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