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在 Python 編程中,for 循環(huán)是開發(fā)者常用的工具之一,但它的執(zhí)行速度經常讓人感到不滿。幸運的是,有許多方法可以顯著提高 for 循環(huán)的效率。
本文將介紹幾種簡單而高效的優(yōu)化技巧,幫助你加速Python for 循環(huán),速度提升從1.3倍到驚人的900倍!讓我們通過實際示例來看看如何做到這一點。
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1. 使用列表推導式:速度翻倍
使用傳統的 for 循環(huán)進行列表操作雖然直觀,但效率不高。通過使用 列表推導式,你可以讓代碼更簡潔,并且速度提升接近 2倍。
傳統方式:
def test_01_v0(numbers):
output = []
for n in numbers:
output.append(n ** 2.5)
return output
使用列表推導式:
def test_01_v1(numbers):
output = [n ** 2.5 for n in numbers]
return output
結果顯示,使用列表推導式的代碼執(zhí)行速度提高了 2倍。
2. 在循環(huán)外計算長度:加速 1.6 倍
如果你在循環(huán)中多次計算列表的長度,那就浪費了寶貴的時間。將長度計算移到循環(huán)外,可以節(jié)省不必要的計算開銷。
傳統方式:???????
def test_02_v0(numbers):
output_list = []
for i in range(len(numbers)):
output_list.append(i * 2)
return output_list
改進方式:???????
def test_02_v1(numbers):
length = len(numbers)
output_list = []
for i in range(length):
output_list.append(i * 2)
return output_list
這個改進可以帶來 1.6倍 的加速。
3. 使用Set進行比較:速度提升498倍
當你需要在嵌套 for 循環(huán)中進行查找時,使用集合(set)可以顯著提高速度。因為 set 的查找速度比 list 快得多。
傳統方式:???????
def test_03_v0(list_1, list_2):
common_items = []
for item in list_1:
if item in list_2:
common_items.append(item)
return common_items
使用Set優(yōu)化:???????
def test_03_v1(list_1, list_2):
s_1 = set(list_1)
s_2 = set(list_2)
return list(s_1.intersection(s_2))
通過這種優(yōu)化,速度提升了 498倍!
4. 跳過不相關的迭代:效率翻倍
有時,跳過不必要的迭代可以顯著提高性能。在下例中,我們只需要找到第一個滿足條件的元素,而不是全部遍歷列表。
傳統方式:???????
def function_do_something(numbers):
for n in numbers:
square = n * n
if square % 2 == 0:
return square
return None
改進方式:???????
def function_do_something_v1(numbers):
even_numbers = [n for n in numbers if n % 2 == 0]
for n in even_numbers:
return n * n
return None
通過這種方法,性能提升了 1.94倍。
5. 使用生成器:速度提升22倍
生成器通過 延遲求值,減少了內存的使用,并且對于處理大型數據集非常有效。使用生成器可以顯著提高效率。
傳統方式:???????
def test_08_v0(n):
f_list = [0, 1]
for i in range(2, n + 1):
f_list.append(f_list[i - 1] + f_list[i - 2])
return f_list[n]
使用生成器:???????
def test_08_v1(n):
a, b = 0, 1
for _ in range(n):
yield a
a, b = b, a + b
生成器將速度提升了 22倍。
6. 使用map()函數:速度提升970倍
map() 是 Python 內置的高效函數,可以用于對可迭代對象中的每個元素進行操作,避免顯式 for 循環(huán)。
傳統方式:???????
def test_09_v0(numbers):
output = []
for i in numbers:
output.append(i ** 2)
return output
使用 map():???????
def test_09_v1(numbers):
return list(map(lambda x: x ** 2, numbers))
使用 map() 函數可以將代碼的運行速度提升 970倍!
7. 使用Memoization:提升57倍
對于遞歸操作,使用 Memoization(記憶化)可以避免重復計算,從而顯著提高性能。
傳統方式:???????
def fibonacci(n):
if n == 0:
return 0
elif n == 1:
return 1
return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)
使用 lru_cache() 優(yōu)化:???????
from functools import lru_cache
@lru_cache()
def fibonacci_v2(n):
if n == 0:
return 0
elif n == 1:
return 1
return fibonacci_v2(n - 1) + fibonacci_v2(n - 2)
使用 lru_cache() 后,遞歸函數的性能提高了 57倍。
總結一下,本文介紹了通過優(yōu)化 Python for 循環(huán)來提升性能的多種方法,從列表推導式到使用生成器、map() 函數以及 Memoization。這些優(yōu)化不僅能大幅提升代碼的運行速度,還能讓代碼更簡潔易讀。尤其在大數據處理、復雜計算場景中,這些技巧可以節(jié)省大量的運行時間。
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