python运行时间过长怎么优化_Python性能优化的20条建议

1.优化算法时间复杂度

算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大，在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度，如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。不同的场景有不同的优化方式，总得来说，一般有分治，分支界限，贪心，动态规划等思想。

2.减少冗余数据

如用上三角或下三角的方式去保存一个大的对称矩阵。在0元素占大多数的矩阵里使用稀疏矩阵表示。

3.合理使用copy与deepcopy

对于dict和list等数据结构的对象，直接赋值使用的是引用的方式。而有些情况下需要复制整个对象，这时可以使用copy包里的copy和deepcopy，这两个函数的不同之处在于后者是递归复制的。效率也不一样：(以下程序在ipython中运行)

import copy

a = range(100000)

%timeit -n 10 copy.copy(a) # 运行10次 copy.copy(a)%timeit -n 10 copy.deepcopy(a)10 loops, best of 3: 1.55 ms per loop10 loops, best of 3: 151 ms per loop

timeit后面的-n表示运行的次数，后两行对应的是两个timeit的输出，下同。由此可见后者慢一个数量级。

4.使用dict或set查找元素

python dict和set都是使用hash表来实现(类似c++11标准库中unordered_map)，查找元素的时间复杂度是O(1)

a = range(1000)

s = set(a)

d = dict((i,1) for i in a)

%timeit -n 10000 100 in d

%timeit -n 10000 100 in s10000 loops, best of 3: 43.5 ns per loop10000 loops, best of 3: 49.6 ns per loop

dict的效率略高(占用的空间也多一些)。

5.合理使用生成器(generator)和yield

%timeit -n 100 a = (i for i in range(100000))

%timeit -n 100 b = [i for i in range(100000)]100 loops, best of 3: 1.54 ms per loop100 loops, best of 3: 4.56 ms per loop

使用()得到的是一个generator对象，所需要的内存空间与列表的大小无关，所以效率会高一些。在具体应用上，比如set(i for i in range(100000))会比set([i for i in range(100000)])快。

但是对于需要循环遍历的情况：

%timeit -n 10 for x in (i for i in range(100000)): pass

%timeit -n 10 for x in [i for i in range(100000)]: pass10 loops, best of 3: 6.51 ms pe