資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：這意味著一級(jí)優(yōu)化，而不是進(jìn)入冗長(zhǎng)的優(yōu)化序列。使用創(chuàng)建生成器以及盡可能使用，它們比正常的列表方式更快。讓我繼續(xù)下一個(gè)層次的第二部分快速優(yōu)化技巧
注： 本文的原文地址 quick-python-performance-optimization-part-i
Python可能最容易扼殺你的想法，但不是最好的代碼實(shí)現(xiàn)。盡管強(qiáng)烈反對(duì)過早優(yōu)化，但在 Python 代碼中一點(diǎn)點(diǎn)的優(yōu)化都可能帶來巨大的性能提升。
解釋僅僅是目的，最正確的方式是天天使用 Python 編程，并且與性能影響相關(guān)。
%timeit (per line) 和 %prun (cProfile) 在 ipython 的交互式 Shell 中
當(dāng)你的代碼在工作時(shí)，分析你的代碼，并且嘗試找出性能瓶頸在哪里。這不與過早的優(yōu)化是萬(wàn)惡之源這個(gè)事實(shí)相反。這意味著一級(jí)優(yōu)化，而不是進(jìn)入冗長(zhǎng)的優(yōu)化序列。
更多的分析你的 Python 代碼，你需要閱讀這個(gè) python-performance-analysis
另外一個(gè)有趣的包， line_profiler 是一行一行的分析代碼
分析 line_profiler
降低方法調(diào)用次數(shù)，如果你有一個(gè)列表需要操作，傳遞整個(gè)列表，而不是遍歷整個(gè)列表并且傳遞每個(gè)元素給函數(shù)并返回。
使用 xrange 代替 range。（在 Python2.x 中這樣做，因?yàn)?Python 3.x 中是默認(rèn)的）
xrange 是 range 的 C 實(shí)現(xiàn)，著眼于有效的內(nèi)存使用。
對(duì)于大數(shù)據(jù)，使用 numpy，它比標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)好很多。
"".join(string) 比 + or += 好
while 1 比 while True 快
list comphrension > for loop > while
列表推導(dǎo)比循環(huán)遍歷列表快，但 while loop 是最慢的，需要使用一個(gè)外部計(jì)數(shù)器。
使用 cProfile，cStringIO 和 cPickle
一直使用 C 版本的模塊
使用局部變量
局部變量比全局變量，內(nèi)建類型以及屬性快。
列表和迭代器版本存在 - 迭代器是內(nèi)存效率和可伸縮性的。使用 itertools
創(chuàng)建生成器以及盡可能使用 yeild，它們比正常的列表方式更快。
http://www.diveinto.org/python3/iterators.html
http://stackoverflow.com/questions/231767/the-python-yield-keyword-explained
讓我繼續(xù)下一個(gè)層次的第二部分快速優(yōu)化技巧
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摘要：注本文的原文地址為這個(gè)是性能快速優(yōu)化的第二部分，第一部分請(qǐng)點(diǎn)擊這里。當(dāng)你寫代碼了，過一遍數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，迭代結(jié)構(gòu)，內(nèi)建和為創(chuàng)建擴(kuò)展，如有必要。更新是在的范圍之外，這意味著你可以使用這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)來運(yùn)行多個(gè)進(jìn)程?？聪挛业牡挠《妊葜v 注：本文的原文地址為 Quick Python Performance Optimization: Part II 這個(gè)是 Python 性能快速優(yōu)化的第二部...
摘要：鋪墊已了，進(jìn)入今天的正題，貓薦書系列之五高性能編程本書適合已入門還想要進(jìn)階和提高的讀者閱讀。書中列舉了兩個(gè)慘痛的教訓(xùn)華爾街公司騎士資本由于軟件升級(jí)引入的錯(cuò)誤，損失億美元公司小時(shí)全球中斷的嚴(yán)重事故。 showImg(https://segmentfault.com/img/bVbm92w?w=6720&h=4480); 稍微關(guān)心編程語(yǔ)言的使用趨勢(shì)的人都知道，最近幾年，國(guó)內(nèi)最火的兩種語(yǔ)言非...
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