Wenn dich jemand fragt -„Was ist derzeit die am schnellsten wachsende Programmiersprache der Welt?? „Die Antwort wird einfach sein. Es ist Python. Die weltweite Popularität ist auf seine einfache Syntax und seine umfangreichen Bibliotheken zurückzuführen.
Heutzutage kann man mit Python fast alles machen: Data Science, Machine Learning, Signalverarbeitung, Datenvisualisierung … was auch immer. Jedoch, Viele Leute behaupten, dass Python bei der Lösung schwerwiegender Probleme etwas langsam ist.
Die Ausführungszeit eines Programms hängt jedoch vom geschriebenen Code ab. Mit ein paar Tipps und Tricks kann man Beschleunigen Sie Python-Code und verbessern Sie die Programmleistung.
Tipps und Tricks zur Beschleunigung von Python-Code
Wenn Sie nach Möglichkeiten suchen, Ihren Python-Code zu beschleunigen, ist dieser Artikel für Sie. Veranschaulicht Techniken und Strategien zur Reduzierung der Programmausführungszeit. Tipps beschleunigen nicht nur Ihren Code, sondern auch Python-Kenntnisse werden verbessert.
01. Verwenden Sie integrierte Bibliotheken und Funktionen
Python hat Tonnen von Bibliotheksfunktionen und -modulen. Sie werden von erfahrenen Entwicklern geschrieben und mehrfach getestet. Daher sind diese Funktionen sehr effizient und helfen den Code zu beschleunigen – es ist nicht erforderlich, den Code zu schreiben, wenn die Funktion bereits in der Bibliothek verfügbar ist. Nehmen wir in dieser Hinsicht ein einfaches Beispiel.
#code1 newlist = [] for word in oldlist: newlist.append(word.upper())
#code2 newlist = map(str.upper, oldlist)
Hier ist der zweite Code schneller als der erste, weil die Bibliotheksfunktion map() verwendet wurde. Diese Funktionen sind für Anfänger nützlich. Wer möchte nicht schnelleren, saubereren und kleineren Code schreiben? Verwenden Sie daher die Bibliotheksfunktionen und Module so oft wie möglich.
02. Die richtige Datenstruktur am richtigen Ort
Die Verwendung einer geeigneten Datenstruktur verkürzt die Ausführungszeit. Bevor Sie beginnen, müssen Sie über die Datenstruktur nachdenken, die in Ihrem Code verwendet wird. Eine perfekte Datenstruktur beschleunigt den Python-Code, während andere ihn durcheinander bringen. Sie müssen eine Vorstellung von der zeitlichen Komplexität der unterschiedlichen Datenstrukturen haben.
Python verfügt über integrierte Datenstrukturen wie Liste, Tupel, Menge und Wörterbuch. Die Leute sind es gewohnt, Listen zu verwenden. Es gibt jedoch einige Fälle, in denen das Tupel oder das Wörterbuch viel besser funktioniert als die Listen. Um mehr Datenstrukturen und Algorithmen zu lernen, müssen Sie die Python-Lernbücher durchgehen.
03. Versuchen Sie, die Verwendung der for-Schleife zu minimieren
Es ist ziemlich schwierig, die for-Schleife zu vermeiden. Aber wann immer Sie die Möglichkeit haben, es zu vermeiden, sagen Experten, tun Sie es. Die for-Schleife ist in Python dynamisch. Seine Ausführungszeit ist länger als die einer while-Schleife. Die verschachtelte for-Schleife ist viel zeitaufwendiger. Zwei verschachtelte for-Schleifen benötigen das Quadrat der Zeit einer einzelnen for-Schleife.
#code1 for i in big_it: m = re.search(r'd{2}-d{2}-d{4}', i) if m: ...
#code2 date_regex = re.compile(r'd{2}-d{2}-d{4}') for i in big_it: m = date_regex.search(i) if m: ...
In diesem Fall ist es besser, einen geeigneten Ersatz zu verwenden. Wenn for-Schleifen unvermeidlich sind, verschieben Sie die Berechnung aus der Schleife. Es wird viel Zeit sparen. Wir können es im vorherigen Beispiel sehen. Hier ist der zweite Code schneller als der erste, da die Berechnung außerhalb der Schleife erfolgt.
04. Vermeiden Sie globale Variablen
In Python werden in vielen Fällen globale Variablen verwendet. Das globale Schlüsselwort wird verwendet, um es zu deklarieren. Die Ausführungszeit dieser Variablen ist jedoch länger als die von lokalen Variablen. Wenn Sie weniger davon verwenden, sparen Sie unnötigen Speicher. Außerdem nimmt Python eine lokale Variable schneller auf als eine globale. Beim Navigieren externer Variablen ist Python wirklich langsam.
Mehrere andere Programmiersprachen wehren sich gegen die ungeplante Verwendung globaler Variablen. Der Kompromiss ist auf Nebenwirkungen zurückzuführen, die eine längere Laufzeit verursachen. Versuchen Sie also, wann immer möglich, eine lokale Variable anstelle einer globalen zu verwenden. Sie können auch eine lokale Kopie erstellen, bevor Sie sie in einer Schleife verwenden, um Zeit zu sparen.
05. Steigerung des Listenverständnisses
Das Listenverständnis bietet eine kürzere Syntax. Dies ist eine Handvoll, wenn Sie eine neue Liste basierend auf einer vorhandenen Liste erstellen. Die Schleife ist ein Muss in jedem Code. Manchmal wird die Syntax innerhalb der Schleife groß. In diesem Fall kann das Listenverständnis verwendet werden. Wir können das Beispiel nehmen, um es genauer zu verstehen.
#code1 square_numbers = [] for n in range(0,20): if n % 2 == 1: square_numbers.append(n**2)
#code2 square_numbers = [n**2 for n in range(1,20) if n%2 == 1]
Hier benötigt der zweite Code weniger Zeit als der erste Code. Der Ansatz zum Listenverständnis ist kürzer und präziser. Bei kleinen Codes macht es möglicherweise keinen großen Unterschied. Aber bei umfangreicher Entwicklung kann es Ihnen etwas Zeit sparen. Verwenden Sie daher das Listenverständnis immer dann, wenn Sie die Möglichkeit haben, Ihren Python-Code zu beschleunigen.
06. Ersetze range() durch xrange()
Das Problem von range() und xrange() tritt auf, wenn Sie Python 2 verwenden. Diese Funktionen werden verwendet, um alles in der for-Schleife zu durchlaufen. Im Fall von Bereich () speichert es alle Zahlen im Bereich im Speicher. Aber xrange() speichert nur den Zahlenbereich, der angezeigt werden soll.
Der Rückgabetyp von range() ist eine Liste und der Rückgabetyp von xrange() ist ein Objekt. Letztendlich benötigt xrange() weniger Speicher und folglich weniger Zeit. Verwenden Sie daher nach Möglichkeit xrange() anstelle von range(). Dies gilt natürlich nur für Python-2-Benutzer.
07. Verwenden Sie Generatoren
In Python ist ein Generator eine Funktion, die einen Iterator zurückgibt, wenn das Schlüsselwort yield aufgerufen wird. Generatoren sind ein ausgezeichneter Speicheroptimierer. Sie geben einen Artikel nach dem anderen zurück, anstatt alle auf einmal zurückzugeben. Wenn Ihre Liste eine beträchtliche Datenmenge enthält und Sie jeweils nur eine Datenmenge verwenden müssen, verwenden Sie Generatoren.
Die Generatoren berechnen die Daten in Teilen. Daher kann die Funktion beim Aufrufen das Ergebnis zurückgeben und ihren Zustand beibehalten. Generatoren bewahren den Zustand der Funktion, indem sie den Code stoppen, nachdem der Aufrufer den Wert generiert hat, und die Ausführung dort fortfahren, wo er aufgehört hat, wenn er angefordert wird.
Da die Generatoren bei Bedarf auf den Wert zugreifen und diesen berechnen, ist es nicht erforderlich, einen wesentlichen Teil der Daten vollständig im Speicher zu halten. Das Ergebnis sind erhebliche Speichereinsparungen, die Ihren Code letztendlich beschleunigen.
08. Strings mit Join verketten
Verkettungen sind bei der Arbeit mit Strings recht häufig. Im Allgemeinen verketten wir in Python mit ‚+‘. Bei jedem Schritt erstellt die Operation „+“ jedoch eine neue Zeichenfolge und kopiert die alte. Dieser Prozess ist ineffizient und zeitaufwendig. Wir müssen hier Join() verwenden, um Strings zu verketten, wenn wir unseren Python-Code beschleunigen möchten.
#code1 x = "I" + "am" + "a" + "python" + "geek" print(x)
#code2 x = " ".join(["I", "am", "a", "python", "geek"]) print(x)
Wenn wir uns das Beispiel ansehen, druckt der erste Code „Iamapythongeek“ und der zweite Code „I am a Python Geek“. Der Join()-Vorgang ist effizienter und schneller als ‚+‘. Es hält auch den Code sauber. Wer möchte keinen schnelleren und saubereren Code? Versuchen Sie also, join() anstelle von ‚+‘ zu verwenden, um Zeichenfolgen zu verketten.
09. Profiliere deinen Code
Profiling ist eine klassische Methode zur Optimierung von Code. Es gibt viele Module, um die Statistik eines Programms zu messen. Diese lassen uns wissen, wo das Programm zu viel Zeit verbringt und was zu tun ist, um es zu optimieren. Um eine Optimierung zu gewährleisten, müssen Sie also einige Tests durchführen und das Programm verbessern, um seine Wirksamkeit zu erhöhen.
Der Timer ist einer der Profiler. Es kann überall im Code verwendet werden und die Ausführungszeit für jede Phase ermitteln. Dann können wir das Programm verbessern, wo es zu lange dauert.
, gibt es ein integriertes Profiler-Modul namens LineProfiler. Es gibt auch einen beschreibenden Bericht über die verbrauchte Zeit. Es gibt mehrere Profiler, die Sie durch das Lesen von Python-Büchern lernen können.
10. Bleiben Sie auf dem Laufenden – Verwenden Sie die neueste Version von Python
Es gibt Tausende von Entwicklern, die Python regelmäßig weitere Funktionen hinzufügen. Die Module und Bibliotheksfunktionen, die wir heute verwenden, werden durch die Entwicklungen von morgen überholt sein. Python-Entwickler machen die Sprache von Tag zu Tag schneller und zuverlässiger. Jede neue Version hat ihre Leistung erhöht.
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Daher müssen wir die Bibliotheken auf ihre neueste Version aktualisieren. Python 3.9 ist jetzt die neueste Version. Viele Python-2-Bibliotheken funktionieren möglicherweise nicht in Python3. Behalten wir dies im Hinterkopf und verwenden Sie immer die neueste Version, um die beste Leistung zu erzielen.
Fazit
Der Wert von Python-Entwickler in der Welt nehmen von Tag zu Tag zu. Also, worauf wartest Du! Es ist an der Zeit, zu lernen, wie man Python-Code beschleunigt. Das Tipps und Tricks die wir Ihnen zur Verfügung gestellt haben, wird Ihnen sicherlich helfen, effiziente Codes zu schreiben. Wenn Sie ihnen folgen, können wir hoffen, dass Sie Ihren Code verbessern und sich mit fortgeschritteneren Python-Zeugs beschäftigen können.
Wir haben versucht, alles zu zeigen Die wichtigsten Tipps und Tricks, die bei der Codebeschleunigung erforderlich sind. Wir hoffen, dass der Artikel die meisten Ihrer Fragen beantwortet hat. Nun liegt der Rest an Ihnen. Wissen und Lernen sind jedoch endlos. Wenn wir also etwas Wichtiges verpasst haben, lassen Sie es uns bitte wissen. Viel Spaß beim Lernen!
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