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掌握一些技巧，可盡量提高Python程序性能，也可以避免不必要的資源浪費(fèi)。
1、使用局部變量
盡量使用局部變量代替全局變量：便于維護(hù)，提高性能并節(jié)省內(nèi)存。
使用局部變量替換模塊名字空間中的變量，例如 ls = os.linesep。一方面可以提高程序性能，局部變量查找速度更快；另一方面可用簡短標(biāo)識符替代冗長的模塊變量，提高可讀性。
2、減少函數(shù)調(diào)用次數(shù)
對象類型判斷時，采用isinstance()***，采用對象類型身份（id()）次之，采用對象值（type()）比較最次。
#判斷變量num是否為整數(shù)類型
type(num) == type(0) #調(diào)用三次函數(shù)
type(num) is type(0) #身份比較
isinstance(num,(int)) #調(diào)用一次函數(shù)
不要在重復(fù)操作的內(nèi)容作為參數(shù)放到循環(huán)條件中，避免重復(fù)運(yùn)算。
#每次循環(huán)都需要重新執(zhí)行l(wèi)en(a)
while i < len(a):
statement
#len(a)僅執(zhí)行一次
m = len(a)
while i < m:
statement
如需使用模塊X中的某個函數(shù)或?qū)ο骙，應(yīng)直接使用from X import Y，而不是import X; X.Y。這樣在使用Y時，可以減少一次查詢（解釋器不必首先查找到X模塊，然后在X模塊的字典中查找Y）。
3、采用映射替代條件查找
映射（比如dict等）的搜索速度遠(yuǎn)快于條件語句（如if等）。Python中也沒有select-case語句。
#if查找
if a == 1:
b = 10
elif a == 2:
b = 20
...
#dict查找，性能更優(yōu)
d = {1:10,2:20,...}
b = d[a]
4、直接迭代序列元素
對序列（str、list、tuple等），直接迭代序列元素，比迭代元素的索引速度要更快。
a = [1,2,3]
#迭代元素
for item in a:
print(item)
#迭代索引
for i in range(len(a)):
print(a[i])
5、采用生成器表達(dá)式替代列表解析
列表解析（list comprehension），會產(chǎn)生整個列表，對大量數(shù)據(jù)的迭代會產(chǎn)生負(fù)面效應(yīng)。
而生成器表達(dá)式則不會，其不會真正創(chuàng)建列表，而是返回一個生成器，在需要時產(chǎn)生一個值（延遲計算），對內(nèi)存更加友好。
#計算文件f的非空字符個數(shù)
#生成器表達(dá)式
l = sum([len(word) for line in f for word in line.split()])
#列表解析
l = sum(len(word) for line in f for word in line.split())
6、先編譯后調(diào)用
使用eval()、exec()函數(shù)執(zhí)行代碼時，***調(diào)用代碼對象（提前通過compile()函數(shù)編譯成字節(jié)碼），而不是直接調(diào)用str，可以避免多次執(zhí)行重復(fù)編譯過程，提高程序性能。
正則表達(dá)式模式匹配也類似，也***先將正則表達(dá)式模式編譯成regex對象（通過re.complie()函數(shù)），然后再執(zhí)行比較和匹配。
7、模塊編程習(xí)慣
模塊中的***級別Python語句（沒有縮進(jìn)的代碼）會在模塊導(dǎo)入（import）時執(zhí)行（不論其是否真的必要執(zhí)行）。因此，應(yīng)盡量將模塊所有的功能代碼放到函數(shù)中，包括主程序相關(guān)的功能代碼也可放到main()函數(shù)中，主程序本身調(diào)用main()函數(shù)。
可以在模塊的main()函數(shù)中書寫測試代碼。在主程序中，檢測name的值，如果為'main'（表示模塊是被直接執(zhí)行），則調(diào)用main(）函數(shù)，進(jìn)行測試；如果為模塊名字（表示模塊是被調(diào)用），則不進(jìn)行測試。
網(wǎng)站欄目：提升Python程序性能的7個習(xí)慣
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