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Wenn Sie jemand fragt: „Was ist derzeit die am schnellsten wachsende Programmiersprache der Welt??” Die Antwort wird einfach sein. Seine Python. Die weltweite Popularität ist auf seine einfache Syntax und reichhaltige Bibliotheken zurückzuführen. Heutzutage kann man mit Python fast alles machen: Data Science, Machine Learning, Signalverarbeitung, Datenvisualisierung – was auch immer. Viele Leute behaupten jedoch, dass Python ein wenig langsam ist, während es schwerwiegende Probleme löst. Aber die Zeit zum Ausführen eines Programms hängt vom Code ab, den man schreibt. Mit einigen Tipps und Tricks kann man Python-Code beschleunigen und die Leistung des Programms verbessern.
Tipps und Tricks zur Beschleunigung von Python-Code
Falls Sie nach Möglichkeiten suchen, Ihren Python-Code zu beschleunigen, ist der Artikel für Sie. Es veranschaulicht die Techniken und Strategien, um die Ausführungszeit eines Programms zu verkürzen. Die Tipps beschleunigen nicht nur den Code, sondern verbessern auch die Python-Fähigkeiten.
01. Verwenden Sie integrierte Bibliotheken und Funktionen
Python hat jede Menge Bibliotheksfunktionen und Module. Sie werden von erfahrenen Entwicklern geschrieben und mehrfach getestet. Diese Funktionen sind also hocheffizient und helfen, den Code zu beschleunigen – es ist nicht erforderlich, den Code zu schreiben, wenn die Funktion bereits in der Bibliothek verfügbar ist. Dazu nehmen wir ein einfaches Beispiel.
#code1 newlist = [] für Wort in oldlist: newlist.anhängen (Wort.Oberer, höher())
#code2 neueliste = map(str.obere, alte Liste)
Hier ist der zweite Code schneller als der erste Code, da die Bibliotheksfunktion map() verwendet wurde. Diese Funktionen sind praktisch für Anfänger. Wer möchte nicht schneller sowie sauberer und kleinerer Code schreiben? Verwenden Sie daher so viel wie möglich Bibliotheksfunktionen und -module.
02. Richtige Datenstruktur am richtigen Ort
Die Verwendung der richtigen Datenstruktur verringert die Laufzeit. Bevor Sie beginnen, müssen Sie über die Datenstruktur nachdenken, die im Code verwendet werden soll. Eine perfekte Datenstruktur beschleunigt den Python-Code, während andere ihn durcheinander bringen. Sie müssen eine Vorstellung von der zeitlichen Komplexität verschiedener Datenstrukturen haben.
Python verfügt über integrierte Datenstrukturen wie Liste, Tupel, Menge und Wörterbuch. Die Leute sind es gewohnt, Listen zu verwenden. Aber es gibt einige Fälle, in denen Tupel oder Wörterbuch viel besser funktionieren als Listen. Um mehr Datenstrukturen und Algorithmen zu lernen, müssen Sie die Python-Lernbücher durchgehen.
03. Try zur Minimierung der Verwendung von zum Schleife
Es ist ziemlich schwer, die Verwendung von zu vermeiden zum Schleife. Aber wann immer Sie die Chance haben, es zu verhindern, sagen die Experten, dass Sie es tun. Die For-Schleife ist in Python dynamisch. Seine Laufzeit ist mehr als eine while-Schleife. Verschachtelte for-Schleife ist viel zeitaufwändiger. Zwei verschachtelte for-Schleifen nehmen das Quadrat der Zeit in einer einzigen for-Schleife.
#code1 für i in big_it: m = re.search(r'\d2-\d2-\d4', i) wenn m:…
#code2 date_regex = re.compilieren(r'\d2-\d2-\d4') für i in big_it: m = date_regex.suchen(i) wenn m:…
In diesem Fall ist es besser, einen geeigneten Ersatz zu verwenden. Außerdem, wenn zum Schleifen sind unvermeidlich, verschieben Sie die Berechnung außerhalb der Schleife. Es wird viel Zeit sparen. Wir können es im obigen Beispiel sehen. Hier ist der 2. Code schneller als der 1. Code, da die Berechnung außerhalb der Schleife erfolgt.
04. Vermeiden Sie globale Variablen
In Python werden in vielen Fällen globale Variablen verwendet. Globales Schlüsselwort wird verwendet, um es zu deklarieren. Aber die Laufzeit dieser Variablen ist länger als die der lokalen Variablen. Wenn Sie weniger davon verwenden, sparen Sie unnötigen Speicherverbrauch. Außerdem schöpft Python eine lokale Variable schneller als eine globale. Beim Navigieren externer Variablen ist Python wirklich träge.
Mehrere andere Programmiersprachen widersetzen sich der ungeplanten Verwendung globaler Variablen. Der Zähler ist auf Nebenwirkungen zurückzuführen, die zu einer höheren Laufzeit führen. Versuchen Sie also, wann immer möglich, eine lokale Variable anstelle einer globalen zu verwenden. Darüber hinaus können Sie eine lokale Kopie erstellen, bevor Sie sie in einer Schleife verwenden, was Zeit spart.
05. Erhöhen Sie die Verwendung des Listenverständnisses
Listenverständnis bietet eine kürzere Syntax. Es ist eine Handvoll, wenn eine neue Liste basierend auf einer bestehenden Liste erstellt wird. Loop ist ein Muss in jedem Code. Manchmal wird die Syntax innerhalb der Schleife groß. In diesem Fall kann man Listenverständnis verwenden. Wir können das Beispiel nehmen, um es genauer zu verstehen.
#code1 quadratzahlen = [] für n im Bereich(0,20): wenn n % 2 == 1: quadratzahlen.anhängen(n**2)
#code2 square_numbers = [n**2 für n im Bereich(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 in einer umfangreichen Entwicklung kann es Ihnen etwas Zeit sparen. Verwenden Sie also das Listenverständnis immer dann, wenn Sie die Möglichkeit haben, Ihren Python-Code zu beschleunigen.
06. Ersetze range() durch xrange()
Die Sache mit range () und xrange () kommt, wenn Sie Python 2 verwenden. Diese Funktionen werden verwendet, um alles in einer for-Schleife zu iterieren. Im Fall von range() speichert es alle Zahlen im Bereich im Speicher. Aber xrange() speichert nur den Zahlenbereich, der angezeigt werden muss.
Der Rückgabetyp von range() ist eine Liste und der von xrange() ist ein Objekt. Schließlich benötigt xrange() weniger Speicher und damit weniger Zeit. Verwenden Sie also nach Möglichkeit xrange() anstelle von range(). Dies gilt natürlich nur für Python 2-Benutzer.
07. Generatoren verwenden
In Python ist ein Generator eine Funktion, die einen Iterator zurückgibt, wenn das Schlüsselwort yield aufgerufen wird. Generatoren sind ausgezeichnete Speicheroptimierer. Sie geben einen Artikel nach dem anderen zurück, anstatt alle auf einmal zurückzugeben. Wenn Ihre Liste eine beträchtliche Anzahl von Daten enthält und Sie jeweils nur eine Datenmenge verwenden müssen, verwenden Sie Generatoren.
Generatoren berechnen Daten in Stücken. Daher kann die Funktion bei Aufruf das Ergebnis zurückgeben und ihren Zustand beibehalten. Generatoren bewahren den Funktionszustand, indem sie den Code stoppen, nachdem der Aufrufer den Wert generiert hat, und er wird auf Anfrage dort weiter ausgeführt, wo er aufgehört hat.
Da Generatoren auf den On-Demand-Wert zugreifen und ihn berechnen, muss ein erheblicher Teil der Daten nicht vollständig im Speicher gespeichert werden. Dies führt zu erheblichen Speichereinsparungen und beschleunigt letztendlich den Code.
08. Strings mit Join verketten
Bei der Arbeit mit Strings kommt es häufig zu Verkettungen. Im Allgemeinen verketten wir in Python mit '+'. In jedem Schritt erstellt die Operation „+“ jedoch eine neue Zeichenfolge und kopiert das alte Material. Dieser Prozess ist ineffizient und nimmt viel Zeit in Anspruch. Wir müssen join() verwenden, um hier Strings zu verketten, wenn wir unseren Python-Code beschleunigen wollen.
#code1 x = "ich" + "am" + "a" + "python" + "aussenseiter" print(x)
#code2 x = " ".join(["ich", "am", "a", "python", "aussenseiter"]) print(x)
Wenn wir uns das Beispiel ansehen, druckt der erste Code „Iamapythongeek“ und der zweite Code „Ich bin ein Python-Geek“. Die Operation join() 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 Strings zu verketten.
09. Profilieren Sie Ihren Code
Profiling ist eine klassische Methode zur Optimierung des Codes. Es gibt viele Module, um die Statistiken eines Programms zu messen. Dadurch wissen wir, wo das Programm zu viel Zeit verbringt und was zu tun ist, um es zu optimieren. Um eine Optimierung zu gewährleisten, führen Sie einige Tests durch und verbessern Sie das Programm, um die Effektivität zu verbessern.
Der Timer ist einer der Profiler. Sie können es überall im Code verwenden und die Laufzeit jeder Stufe ermitteln. Dann können wir das Programm verbessern, wo es zu lange dauert. Darüber hinaus 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. Halten Sie sich 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 morgen durch die Entwicklungen veraltet sein. Python-Entwickler machen die Sprache Tag für Tag schneller und zuverlässiger. Jede neue Version hat ihre Leistung gesteigert.
Daher müssen wir die Bibliotheken auf ihre neueste Version aktualisieren. Python 3.9 ist jetzt die neueste Version. Viele Bibliotheken von Python 2 laufen möglicherweise nicht auf Python3. Behalten wir das im Hinterkopf und verwenden Sie immer die neueste Version, um die maximale Leistung zu erzielen.
Endlich Einblicke
Der Wert von Python-Entwicklern in der Welt steigt von Tag zu Tag. Also, worauf wartest Du! Es ist höchste Zeit, dass Sie lernen, den Python-Code zu beschleunigen. Die Tipps und Tricks, die wir Ihnen zur Verfügung gestellt haben, werden Ihnen sicherlich helfen, effiziente Codes zu schreiben. Wenn Sie ihnen folgen, können wir hoffen, dass Sie Ihren Code verbessern und sich mit fortgeschritteneren Python-Sachen befassen können.
Wir haben versucht, alle wichtigen Tricks und Tipps zu zeigen, die zur Beschleunigung des Codes erforderlich sind. Wir hoffen, dass der Artikel die meisten Ihrer Fragen beantwortet hat. Der Rest liegt jetzt bei dir. Aber das Wissen und das Lernen sind endlos. Wenn wir also etwas Wichtiges verpasst haben, lassen Sie es uns wissen. Viel Spaß beim Lernen!
