作者：张皓
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Python 是一种脚本语言，相比 C/C++ 这样的编译语言，在效率和性能方面存在一些不足。但是，有很多时候，Python 的效率并没有想象中的那么夸张。本文对一些 Python 代码加速运行的技巧进行整理。
0. 代码优化原则
本文会介绍不少的 Python 代码加速运行的技巧。在深入代码优化细节之前，需要了解一些代码优化基本原则。
第一个基本原则是不要过早优化。很多人一开始写代码就奔着性能优化的目标，“让正确的程序更快要比让快速的程序正确容易得多”。因此，优化的前提是代码能正常工作。过早地进行优化可能会忽视对总体性能指标的把握，在得到全局结果前不要主次颠倒。
第二个基本原则是权衡优化的代价。优化是有代价的，想解决所有性能的问题是几乎不可能的。通常面临的选择是时间换空间或空间换时间。另外，开发代价也需要考虑。
第三个原则是不要优化那些无关紧要的部分。如果对代码的每一部分都去优化，这些修改会使代码难以阅读和理解。如果你的代码运行速度很慢，首先要找到代码运行慢的位置，通常是内部循环，专注于运行慢的地方进行优化。在其他地方，一点时间上的损失没有什么影响。
1. 避免全局变量
许多程序员刚开始会用 Python 语言写一些简单的脚本，当编写脚本时，通常习惯了直接将其写为全局变量，例如上面的代码。但是，由于全局变量和局部变量实现方式不同，定义在全局范围内的代码运行速度会比定义在函数中的慢不少。通过将脚本语句放入到函数中，通常可带来 15% - 30% 的速度提升。
2. 避免.
2.1 避免模块和函数属性访问
每次使用（属性访问操作符时）会触发特定的方法，如和，这些方法会进行字典操作，因此会带来额外的时间开销。通过语句，可以消除属性访问。
在第 1 节中我们讲到，局部变量的查找会比全局变量更快，因此对于频繁访问的变量，通过将其改为局部变量可以加速运行。
除了外，函数中还有的存在，那就是调用的方法。通过将该方法赋值给一个局部变量，可以彻底消除函数中循环内部的使用。
2.2 避免类内属性访问
避免的原则也适用于类内属性，访问的速度会比访问一个局部变量更慢一些。通过将需要频繁访问的类内属性赋值给一个局部变量，可以提升代码运行速度。
3. 避免不必要的抽象
任何时候当你使用额外的处理层（比如装饰器、属性访问、描述器）去包装代码时，都会让代码变慢。大部分情况下，需要重新进行审视使用属性访问器的定义是否有必要，使用函数对属性进行访问通常是 C/C++ 程序员遗留下来的代码风格。如果真的没有必要，就使用简单属性。
4. 避免数据复制
4.1 避免无意义的数据复制
上面的代码中完全没有必要，这会创建不必要的数据结构或复制。
另外一种情况是对 Python 的数据共享机制过于偏执，并没有很好地理解或信任 Python 的内存模型，滥用 之类的函数。通常在这些代码中是可以去掉复制操作的。
4.2 交换值时不使用中间变量
上面的代码在交换值时创建了一个临时变量，如果不借助中间变量，代码更为简洁、且运行速度更快。
4.3 字符串拼接用join而不是+
当使用拼接字符串时，由于 Python 中字符串是不可变对象，其会申请一块内存空间，将和分别复制到该新申请的内存空间中。因此，如果要拼接 n个字符串，会产生 n-1 个中间结果，每产生一个中间结果都需要申请和复制一次内存，严重影响运行效率。而使用拼接字符串时，会首先计算出需要申请的总的内存空间，然后一次性地申请所需内存，并将每个字符串元素复制到该内存中去。
5. 利用if条件的短路特性
条件的短路特性是指对这样的语句， 当为时将直接返回，不再计算；对于这样的语句，当为时将直接返回，不再计算。因此， 为了节约运行时间，对于语句，应该将值为可能性比较高的变量写在前，而应该推后。
6. 循环优化
6.1 用for循环代替while循环
Python 的循环比循环快不少。
6.2 使用隐式for循环代替显式for循环
针对上面的例子，更进一步可以用隐式循环来替代显式循环
6.3 减少内层for循环的计算
上面的代码中位于内侧循环， 每次训练过程中都会重新计算一次，增加了时间开销。
7. 使用numba.jit
8. 选择合适的数据结构
Python 内置的数据结构如, , , , 底层都是 C 实现的，速度非常快，自己实现新的数据结构想在性能上达到内置的速度几乎是不可能的。
类似于 C++ 中的，是一种动态数组。其会预分配一定内存空间，当预分配的内存空间用完，又继续向其中添加元素时，会申请一块更大的内存空间，然后将原有的所有元素都复制过去，之后销毁之前的内存空间，再插入新元素。
删除元素时操作类似，当已使用内存空间比预分配内存空间的一半还少时，会另外申请一块小内存，做一次元素复制，之后销毁原有大内存空间。
因此，如果有频繁的新增、删除操作，新增、删除的元素数量又很多时，list的效率不高。此时，应该考虑使用。是双端队列，同时具备栈和队列的特性，能够在两端进行 O(1) 复杂度的插入和删除操作。
的查找操作也非常耗时。当需要在频繁查找某些元素，或频繁有序访问这些元素时，可以使用维护对象有序并在其中进行二分查找，提升查找的效率。
另外一个常见需求是查找极小值或极大值，此时可以使用模块将转化为一个堆，使得获取最小值的时间复杂度是 O(1)。
下面的网页给出了常用的 Python 数据结构的各项操作的时间复杂度：https://wiki.python.org/moin/TimeComplexity
参考资料
David Beazley & Brian K. Jones. Python Cookbook, Third edition. O'Reilly Media, ISBN: 9781449340377, 2013.
张颖 & 赖勇浩. 编写高质量代码：改善Python程序的91个建议. 机械工业出版社, ISBN: 9787111467045, 2014.
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