python提高效率(最佳化)的心得總結（不斷補充）

用python也有小兩年了，不是開發，所以代碼應該沒那麼精湛。但是經常會寫測試指令碼和小工具。在積累了大量的庫以後，開始把重點放在提高python效率的方法，養成好的習慣。因為是剛剛開始關注，所以不斷補充吧，以便將來隨時查看。

一.原則類

1.把range全部換成xrange

2.產生器，如 list=(item for item in fp)

3.利用psyco庫，提高函數和類的運行效率。

4.字串拼接：盡量少用“+”的方式，而採用''.join ，還有"%s"%i這樣賦值的手段

5.函數的開銷很大。盡量把迴圈放在函數內進行。而不要讓每次迭代都調用函數。

6.“前提工作”先做好，比如該賦值，該拼接的，然後再引入到函數中，或者進行下面的迴圈。

7.盡量使用內建方法，因為內建的是C寫的，效率肯定高很多

8.每當要對序列中的內容進行迴圈處理時，就應當嘗試用列表解析來代替它，如：[i for i in xrang(10) if i%2==0]

9.學會使用itertools模組。當python中添加了迭代器後，就為常見模式提供了一個新的模組，因為它是以C語言編寫，所以提供了最高效的迭代器。

   --多記錄一些。列表，字串，字典，xrange,類檔案對象，這些都是可迭代對象，換句話說，都可以直接用在for迴圈中進行迭代，如for item in open('1.txt')

   --直接使用速度會快。另外，我對比了itertools裡工具和xrange，比如都迴圈100000次列印數字，使用islice(count(),100000)均要比xrange(100000)快

   --而xrange還要比range快。

10.用列表解析取代for迴圈。列表解析的效率等於或高於map。

11.記憶體回收機制，會對列表的操作有重大影響，如列表的append，或者列表解析。import gc，然後在資料載入模組前gc.disable（）,結束後再gc.enable()。

 

 

二.應用類

1.列表推導

如果想複製一個列表或者字典，直接使用L1=list(L),d1 = dict(d).而不要使用列表推導。

如果想對列表的每一個元素都調用函數，應該用L1=map(f,L),而不是L1=[f(x) for x in L]

當序列過長，每次只需要讀取一個元素的時候，應該用產生器，而不是列表推導。total=sum(x+23 for x in lodlist if x >5)

2.從檔案中讀取指定的行

標準庫linecache非常適合這個任務：

import linecache

theline = linecache.getline(thefilepath,desired_line_number)

如果檔案很大，則應該使用顯示的迴圈，並封裝在一個函數中：

 

def getline(thefilepath,desired_line_number):
    if desired_line_number < 1:return ''
    for current_line_number,line in enumerate(open(thefilepath,'rU')):
        if current_line_number == desired_line_number-1:
            return line
        return ''

 

3.何時用列表推導or產生器運算式

如果你希望使用整個列表，則使用列表推導，因為他會節省產生器帶來的系統開銷；

如果你只想用列表的一部分，那麼使用產生器吧。

 

4.隨機取出列表裡的元素

應該先用random.shuffle(list)把元素隨機的打亂，然後順序的取每一項即可。如果不想取到重複的，可以用list.pop()，既取出來了，又把這個元素從列表中刪除。而且內建的pop方法，非常快速。

 

我希望python進階。但在這之前，我還要修飾一下邊幅，上面所述的，就是在美化你的python程式。完成一個功能時，儘可能簡潔，不羅嗦，每個細節提前考慮最佳化。指令碼耦合性太強也會影響效率。

不斷補充吧。

 

 三.文本處理

文本處理，字串處理，應該是平時用的非常多的，這裡也有最佳化技巧。

 1.習慣用filter或map

 fp = open('1.txt','rb')

 isRegDBRoot = lambda line:line.startswith('RegDB Root')

 #or

 isRegDBRoot = lambda line:'Start' in line

 a = filter(isRegDBRoot,fp)

結果輸出所有符合項的列表集合。