可以节省Python执行时间的四种方式

今天我想和大家分享 4 个省时的 Python 技巧，可以节省 10~20% 的 Python 执行时间。

反转列表

Python 中通常有两种反转列表的方法：切片或 reverse() 函数调用。这两种方法都可以反转列表，但需要注意的是内置函数 reverse() 会更改原始列表，而切片方法会创建一个新列表。

但是他们的表现呢？哪种方式更有效？让我们看一下下面的例子：

使用切片：

$python-mtimeit-n1000000-s'importnumpyasnp''mylist=list(np.arange(0,200))''mylist[::-1]'
1000000loops,bestof5:15.6usecperloop

使用 reverse()：

$python-mtimeit-n1000000-s'importnumpyasnp''mylist=list(np.arange(0,200))''mylist.reverse()'
1000000loops,bestof5:10.7usecperloop

这两种方法都可以反转列表，但需要注意的是内置函数 reverse() 会更改原始列表，而切片方法会创建一个新列表。

显然，内置函数 reverse() 比列表切片方法更快！

交换两个值

用一行代码交换两个变量值是一种更具有 Python 风格的方法。

与其他编程语言不同，Python 不需要使用临时变量来交换两个数字或值。举个简单的例子：

variable_1=100
variable_2=500

要交换 variable_1 和 variable_2 的值，只需要一行代码。

variable_1,variable_2=variable_2,variable_1

您也可以对字典使用相同的技巧：

md[key_2],md[key_1]=md[key_1],md[key_2]

该技巧可以避免多次迭代和复杂的数据转换，从而减少执行时间。

在函数内部循环

我们都喜欢创建自定义函数来执行我们自己的特定任务。然后使用 for 循环遍历这些函数，多次重复该任务。

但是，在 for 循环中使用函数需要更长的执行时间，因为每次迭代都会调用该函数。

相反，如果在函数内部实现了 for 循环，则该函数只会被调用一次。

为了更清楚地解释，让我们举个例子！

首先创建一个简单的字符串列表：

list_of_strings=['apple','orange','banana','pineapple','grape']

创建两个函数，函数内部和外部都有 for 循环，从简单的开始。

defonly_function(x):
new_string=x.capitalize()
out_putstring=x+""+new_string
print(output_string)

和一个带有循环的 for 函数：

deffor_in_function(listofstrings):
forxinlist_of_strings:
new_string=x.capitalize()
output_string=x+""+new_string
print(output_string)

显然，这两个函数的输出是一样的。

然后，让我们比较一下，哪个更快？

如您所见，在函数内使用 for 循环会稍微快一些。

减少函数调用次数

判断对象的类型时，使用 isinstance() 最好，其次是对象类型标识 id()，对象值 type() 最后。

#Checkifnumaninttype
type(num)==type(0)#Threefunctioncalls
type(num)istype(0)#Twofunctioncalls
isinstance(num,(int))#Onefunctioncall

不要将重复操作的内容作为参数放在循环条件中，避免重复操作。

#Eachloopthelen(a)willbecalled
whilei< len(a):
    statement
#Onlyexecutelen(a)once
m=len(a)
whilei< m:
    statement

要在模块 X 中使用函数或对象 Y，请直接使用 from X import Y 而不是 import X; then X.Y。这减少了使用 Y 时的一次查找（解释器不必先查找 X 模块，然后在 X 模块的字典中查找 Y）。

总而言之，你可以大量使用 Python 的内置函数。提高 Python 程序的速度，同时保持代码简洁易懂。

如果想进一步了解 Python 的内置函数，可以参考下表，或查看以下网站（https://docs.python.org/3/library/functions.html）：

原文标题：Python 中 4 个高效的技巧！

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审核编辑：汤梓红