石頭智能洗地機A10 Plus體驗：雙向自清潔治好了我的懶癌
一、前言和介紹專為家庭請假懶人而生的石頭科技在近日又帶來了自己的全新旗艦新品，石頭智能洗地機A10 Plus。從這個產品名上就不難看出，這次石頭推出的并不是常見的掃地機器
Python是目前世界上增長最快的編程語言之一，深受全球開發者的喜愛。其簡單語法和豐富的庫使得在各個領域都能得到廣泛應用，比如數據科學、機器學習、信號處理、數據可視化等。然而，Python在解決復雜問題時可能會顯得執行速度較慢。因此，本文將探討一些優化Python代碼的方法，以加速代碼運行。
Python標準庫和第三方庫（如NumPy、Pandas等）中的函數通常是用C或Cython編寫的，運行速度遠超純Python代碼。為了加速Python代碼，可以盡量使用這些庫中的向量化操作代替Python原生循環，特別是在處理數組和矩陣運算時。
舉個例子，計算Python列表中每個元素的平方。
import numpy as npimport time# 定義一個Python列表python_list = [1, 2, 3, 4, 5]# 使用純Python循環計算平方的時間測試def measure_time(function, argument): start_time = time.time() result = function(argument) end_time = time.time() return result, end_time - start_time# 定義純Python循環計算平方的函數def square_elements_python(lst): squared_lst = [] for num in lst: squared_lst.append(num ** 2) return squared_lst# 計算并輸出純Python循環方法執行時間和結果python_squares, python_time = measure_time(square_elements_python, python_list)print(f"純Python循環方法: {python_squares}, Time taken: {python_time} seconds")# 轉換為NumPy數組并使用向量化操作start_time = time.time()numpy_array = np.array(python_list)numpy_squares = numpy_array ** 2end_time = time.time()# 輸出NumPy向量化操作執行時間numpy_time = end_time - start_timeprint(f"NumPy向量化操作: {numpy_squares.tolist()}, Time taken: {numpy_time} seconds")輸出結果如下，由此可以看出NumPy的向量化操作在執行速度上遠超純Python循環法。這是因為NumPy內部對數組操作進行了高度優化，并利用C語言編寫的底層算法，極大地提高了處理效率。
純Python循環方法: [1, 4, 9, 16, 25], Time taken: 4.5299530029296875e-06 secondsNumPy向量化操作: [1, 4, 9, 16, 25], Time taken: 0.00020122528076171875 seconds可以使用Numba庫進行即時（JIT）編譯，它可以將指定的Python函數轉換為高效機器碼，以提升執行速度。尤其適用于數值計算密集型代碼。
例如下面的代碼，sum_array函數被裝飾器@jit(nopython=True)標記后，Numba會對其進行即時編譯，將其轉換為機器碼以提升計算密集型任務的執行速度。
import numpy as npfrom numba import jit@jit(nopython=True)def sum_array(arr: np.ndarray) -> float: result = 0.0 for i in range(arr.shape[0]): result += arr[i] return resultarr = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])print(sum_array(arr))盡可能在原地修改對象，而不是創建新對象。例如，使用列表的extend()方法而非"+"操作符進行合并，使用numpy數組的切片賦值而不是重新創建數組。例如：
# 避免：list1 = [1, 2, 3]list2 = [4, 5, 6]new_list = list1 + list2# 推薦：list1 = [1, 2, 3]list2 = [4, 5, 6]# 這里不會創建新的列表對象，而是直接在原地擴展list1list1.extend(list2)當不需要一次性生成所有結果，而是逐個處理時，使用生成器表達式代替列表推導式可以節省內存，因為它不會立即創建完整列表。
例如假設有一個包含整數的列表，我們想要計算每個整數的平方并輸出結果。使用列表推導式的方法如下：
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]squared_numbers = [num ** 2 for num in numbers]for squared_num in squared_numbers: print(squared_num)輸出結果為：
1491625但是，如果我們只需要逐個處理每個平方數，而不需要將它們存儲在內存中，可以使用生成器表達式代替列表推導式：
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]squared_numbers = (num ** 2 for num in numbers)for squared_num in squared_numbers: print(squared_num)輸出結果與之前相同，但是使用生成器表達式可以節省內存，因為它不會一次性生成所有結果，而是逐個生成。
對于CPU密集型任務，Python的多線程受GIL限制，但對于IO密集型任務或是使用多核CPU處理CPU密集型任務時，可以通過multiprocessing庫開啟多進程來提升效率。
例如如下代碼定義了一個計算密集型函數cpu_bound_task，然后通過multiprocessing.Pool創建了與CPU核心數量相等的進程池，并用pool.map()方法將輸入列表中的任務分配給這些進程進行并行處理。
這樣，每個進程都有自己的內存空間和獨立GIL，從而可以充分利用多核處理器的能力提高執行效率。
import multiprocessing as mpdef cpu_bound_task(n): # 模擬的CPU密集型計算任務 result = 0 for i in range(n): result += i * i return resultif __name__ == "__main__": inputs = [1_000_000 + x for x in range(10)] # 多個需要處理的數據單元 with mp.Pool(processes=mp.cpu_count()) as pool: # 使用所有可用CPU核心數 results = pool.map(cpu_bound_task, inputs) # 將任務分配到各個進程中并行處理 print(f"Results: {results}")如果存在重復計算的情況，可以使用functools.lru_cache裝飾器來緩存函數的返回結果，避免重復計算。
如下示例使用Python標準庫中的functools.lru_cache裝飾器來緩存函數的結果，避免重復計算。
from functools import lru_cache@lru_cache(maxsize=None) # 緩存所有結果，可以根據實際情況設置緩存大小def expensive_computation(x): # 假設這是一個計算成本很高的函數 print("Computing...") return x ** x# 第一次調用時會執行計算result1 = expensive_computation(5)# 第二次調用時會從緩存中獲取結果，不再執行計算result2 = expensive_computation(5)print(result1 == result2)第一次調用expensive_computation(5)時，執行計算并打印"Computing..."，然后返回計算結果25。第二次調用時，由于結果已被緩存，不再執行計算，直接返回上次計算得到的25。因此，result1 == result2的輸出是True。
在處理大量IO操作時，如網絡請求、文件讀寫等，可以利用asyncio庫實現異步編程，最大化利用等待IO完成的時間進行其他任務的處理。
例如下面例子使用Python的asyncio庫來并行處理多個網絡請求，它會同時發起10個對'http://example.com'的異步網絡請求，并等待所有請求完成后，通過responses變量獲取所有的響應結果，然后逐個調用process_response(response)函數處理這些響應。
import asyncioasync def fetch(url): # 異步網絡請求 response = await asyncio.get_event_loop().run_in_executor(None, fetch_from_network, url) return responseasync def main(): tasks = [fetch('http://example.com') for _ in range(10)] responses = await asyncio.gather(*tasks) for response in responses: process_response(response)# 啟動事件循環asyncio.run(main())對于計算密集型的部分代碼，可以使用Cython編寫，將其編譯為C擴展模塊，或者直接使用Python的C API編寫擴展模塊，這種方式可以大幅提高這部分代碼的執行效率。示例如下：
首先，安裝Cython并創建.pyx文件：
# example_cython.pyxdef cython_power(int x): return x ** x然后，編譯為C擴展模塊：
$ cython example_cython.pyx$ gcc -shared -pthread -fPIC -fwrapv -O2 -Wall -fno-strict-aliasing -I/usr/include/python3.7 -o example_cython.cpython-37m-x86_64-linux-gnu.so example_cython.c最后，在Python中導入并使用：
import example_cython# 使用Cython優化后的函數result = example_cython.cython_power(5)print(result)通過這種方法，Cython能夠自動將Python代碼轉化為C代碼，使得原本在Python中執行的某些計算密集型任務得以顯著加速。
本文鏈接：http://www.tebozhan.com/showinfo-26-79836-0.html加速 Python 代碼的八個優秀實用技巧
聲明：本網頁內容旨在傳播知識，若有侵權等問題請及時與本網聯系，我們將在第一時間刪除處理。郵件：2376512515@qq.com
Copyright ? 2016-2023 天津谷騏科技有限公司 版權所有 sitemap.xml
違法及侵權請聯系：2376512515@qq.com 津ICP備18001702號
津公網安備 12010102000574號