代码优化能够让程序运行更快，它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高，根据 80/20 原则，实现程序的重构、优化、扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量。OA信用盘盘口制作bbs.yasewl.com(Q_917899899)优化通常包含两方面的内容：减小代码的体积，提高代码的运行效率。改进算法，选择合适的数据结构一个良好的算法能够对性能起到关键作用，因此性能改进的首要点是对算法的改进。在算法的时间复杂度排序上依次是：O(1) -> O(lg n) -> O(n lg n) -> O(n^2) -> O(n^3) -> O(n^k) -> O(k^n) -> O(n!)因此如果能够在时间复杂度上对算法进行一定的改进，对性能的提高不言而喻。但对具体算法的改进不属于本文讨论的范围，读者可以自行参考这方面资料。下面的内容将集中讨论数据结构的选择。字典 (dictionary) 与列表 (list)Python 字典中使用了 hash table，因此查找操作的复杂度为 O(1)，而 list 实际是个数组，在 list 中，查找需要遍历整个 list，其复杂度为 O(n)，因此对成员的查找访问等操作字典要比 list 更快。清单 1. 代码 dict.py
from time import time
t = time()
list = [ a , b , is , python , jason , hello , hill , with , phone , test ,
dfdf , apple , pddf , ind , basic , none , baecr , var , bana , dd , wrd ]
#list = dict.fromkeys(list,True)
print list
filter = []
for i in range (1000000):
for find in [ is , hat , new , list , old , . ]:
if find not in list:
filter.append(find)
print "total run time:"
print time()-t
上述代码运行大概需要 16.09seconds。如果去掉行 #list = dict.fromkeys(list,True) 的注释，将 list 转换为字典之后再运行，时间大约为 8.375 seconds，效率大概提高了一半。因此在需要多数据成员进行频繁的查找或者访问的时候，使用 dict 而不是 list 是一个较好的选择。集合 (set) 与列表 (list)set 的 union， intersection，difference 操作要比 list 的迭代要快。因此如果涉及到求 list 交集，并集或者差的问题可以转换为 set 来操作。清单 2. 求 list 的交集：
from time import time
t = time()
lista=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,13,34,53,42,44]
listb=[2,4,6,9,23]
intersection=[]
for i in range (1000000):
for a in lista:
for b in listb:
if a == b:
intersection.append(a)
print "total run time:"
print time()-t
上述程序的运行时间大概为：
total run time:
38.4070000648
清单 3. 使用 set 求交集
from time import time
t = time()
lista=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,13,34,53,42,44]
listb=[2,4,6,9,23]
intersection=[]
for i in range (1000000):
list(set(lista)&set(listb))
print "total run time:"
print time()-t
改为 set 后程序的运行时间缩减为 8.75，提高了 4 倍多，运行时间大大缩短。读者可以自行使用表 1 其他的操作进行测试。表 1. set 常见用法
set(list1) | set(list2) union 包含 list1 和 list2 所有数据的新集合set(list1) & set(list2) intersection 包含 list1 和 list2 中共同元素的新集合set(list1) - set(list2) difference 在 list1 中出现但不在 list2 中出现的元素的集合对循环的优化对循环的优化所遵循的原则是尽量减少循环过程中的计算量，有多重循环的尽量将内层的计算提到上一层。下面通过实例来对比循环优化后所带来的性能的提高。程序清单 4 中，如果不进行循环优化，其大概的运行时间约为 132.375。清单 4. 为进行循环优化前
from time import time
t = time()
lista = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
listb =[0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,0.01]
for i in range (1000000):
for a in range(len(lista)):
for b in range(len(listb)):
x=lista[a]+listb[b]
print "total run time:"
print time()-t
现在进行如下优化，将长度计算提到循环外，range 用 xrange 代替，同时将第三层的计算 lista[a] 提到循环的第二层。清单 5. 循环优化后
from time import time
t = time()
lista = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
listb =[0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,0.01]
len1=len(lista)
len2=len(listb)
for i in xrange (1000000):
for a in xrange(len1):
temp=lista[a]
for b in xrange(len2):
x=temp+listb[b]
print "total run time:"
print time()-t
上述优化后的程序其运行时间缩短为 102.171999931。在清单 4 中 lista[a] 被计算的次数为 10000001010，而在优化后的代码中被计算的次数为 1000000*10，计算次数大幅度缩短，因此性能有所提升。充分利用 Lazy if-evaluation 的特性python 中条件表达式是 lazy evaluation 的，也就是说如果存在条件表达式 if x and y，在 x 为 false 的情况下 y 表达式的值将不再计算。因此可以利用该特性在一定程度上提高程序效率。清单 6. 利用 Lazy if-evaluation 的特性