python 高效,python小技巧及速度提高

　　小伙伴们在日常工作中使用Python实现一些简单的功能，但是不同人写的代码执行效率往往不一样。下面这篇文章主要介绍Python中的四个高效技巧，有需要的朋友可以参考一下。

　　00-1010反转列表以交换两个值，并在函数内循环以减少函数调用的次数。总结今天我想和大家分享四个省时的Python小技巧，可以节省10~20%的Python执行时间。

目录

　　Python中通常有两种反转列表的方法：切片或reverse()函数调用。两种方法都可以反转列表，但是需要注意的是，内置函数reverse()会改变原来的列表，而切片方法会创建一个新的列表。

　　但是他们的表现呢？哪种方式更有效？让我们看看下面的例子：

　　使用切片：

　　$ python-m time it-n 1000000-s import numpy as NP my list=list(NP . arange(0，200)) mylist[:-1]

　　1000000次循环，最好5:次，每次循环15.6微秒

　　使用 reverse()：

　　$ python-m time it-n 1000000-s import numpy as NP my list=list(NP . arange(0，200)) mylist.reverse()

　　1000000次循环，最好5:次，每次循环10.7微秒

　　两种方法都可以反转列表，但是需要注意的是，内置函数reverse()会改变原来的列表，而切片方法会创建一个新的列表。

　　很明显，内置函数reverse()比列表切片法更快！

反转列表

　　用一行代码交换两个变量值是一种更具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：

　　变量_1=100

　　变量_2=500

　　要交换variable_1和variable_2的值，只需要一行代码。

　　变量1，变量2=变量2，变量1

　　您也可以对字典使用相同的技术：

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

　　这种技术可以避免多次迭代和复杂的数据转换，从而减少执行时间。

交换两个值

　　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循环迭代这些函数，并多次重复该任务。

　　但是，在for循环中使用函数会花费较长的执行时间，因为每次迭代都会调用该函数。

　　相反，如果一个for循环是在一个函数内部实现的，那么这个函数只会被调用一次。

　　为了解释得更清楚，我们举个例子吧！

　　首先创建一个简单的字符串列表：

　　list_of_strings=[苹果，橘子，香蕉，菠萝，葡萄]

　　创建两个函数，函数内外都有for循环。从简单的开始。

　　仅定义_函数(x):

　　new _ string=x.capitalize()

　　out_putstring=x new_string

　　打印(输出字符串)

　　和一个带循环的for函数：

　　函数中的定义(listofstrings):

　　对于list_of_strings:中的x

　　new _ string=x.capitalize()

　　输出字符串=x 新字符串

　　打印(输出字符串)

　　显然，这两个函数的输出是相同的。

　　那么，我们来比较一下，哪个更快？

　　如您所见，在函数中使用for循环会稍微快一些。

在函数内部循环

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

　　#检查num是否为int类型

　　type(num)==type(0) #三次函数调用

　　type(num)是type(0) #两个函数调用

　　isinstance(num，(int)) #一次函数调用

　　不要将重复操作的内容作为参数放在循环条件中，以避免重复操作。

　　# len(a)将被调用的每个循环

　　我借(a):

　　声明

　　#只执行len(a)一次

　　m=len(a)

　　而我m:

　　声明

　　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；然后X.Y .这样在使用Y的时候就减少了一次查表(解释器不用先查X模块，再在X模块的字典里查Y)。

　　总而言之，你可以充分利用Python的内置函数。提高Python程序的速度，同时保持代码简洁易懂。

　　如果想了解Python内置函数的更多信息，可以参考下表或者查看以下网站(https://docs . Python . org/3/library/functions . html):

减少函数调用次数

　　关于Python中四个高效省时的技巧的这篇文章到此为止。关于Python高效技巧的更多信息，请搜索热门IT软件开发工作室之前的文章或者继续浏览下面的相关文章。希望大家以后多多支持热门IT软件开发工作室！

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