薛定谔的猫96
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python奇技淫巧：性能优化（一）

python性能优化

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01 在列表里面计数

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性能：第二种计数方法比第一种快不要太多，因为Python原生的内置函数都是优化过的，所以能用原生的计算的时候，尽量用原生的函数来计算，所以能用原生的内置的数据结构，一定要用原生的（集合set去重也类似）。

02 过滤一个列表

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性能：第二种方法有可能比第一种慢，有人可能觉得filter应该会快一些，其实filter增加了复杂度，返回一个迭代对象再用list转化为一个列表，所以开销大一些。其实最快是推导列表，比第一种性能快（这里仅仅是对于列表而言，如果不用转化为列表，那么高阶函数（map,filter等）就更快）。

03 列表成员检查

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性能：第二种比第一种快近一倍，直接用in这样的方法检查列表内部成员比遍列要快很多的，然而更快的是使用第三：用set而非list进行查找。

04 列表的排序

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性能：第二种比第一种快了近6倍，sorted函数会把原来的列表进行排序然后再返回一个新的列表，而sort函数直接再原来的列表上面排序，节省了开销。

05 把迭代循环放到函数里面

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性能：第二种明显要比第一种快，原因是因为把重复的循环直接放到了一次性的塞入函数，避免了多次调用函数的开销。

06 检查列表是否为空（检查是否为True）

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性能：一个更比一个快。

07 使用[ ] {} 而不是list（），dict ()

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性能：没有对比没有伤害，因为Python一切皆对象，所以当你用list()生成一个对象的时候会产生开销，而[]直接返回一个list，会快很多，同理dict也是一样的。

08 用dict而非两个list进行匹配查找

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性能：dict方法更快

09 优先使用for循环而不是while循环

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性能：for循环更快

10 循环体中避免重复计算

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11 用循环机制代替递归函数

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12 用缓存机制加速递归函数

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13 用numba加速Python函数

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14 使用collections.Counter加速计数

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使用np.array代替list

低速方法

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高速方法

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使用np.ufunc代替math.func

低速方法

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高速方法

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使用np.where代替if

低速方法

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高速方法

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用csv文件读写代替excel文件读写

低速方法

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高速方法

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使用pandas多进程工具pandarallel

低速方法

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高速方法

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使用dask加速dataframe

低速方法

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高速方法

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使用dask.delayed进行加速

低速方法

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高速方法

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应用多线程加速IO密集型任务

低速方法

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高速方法

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应用多进程加速CPU密集型任务

低速方法

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高速方法

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