Python — это универсальный язык программирования, который широко используется в различных областях, таких как веб-разработка, анализ данных, машинное обучение и искусственный интеллект.
Одной из основных причин его популярности является простота и удобочитаемость, что облегчает разработчикам написание и понимание кода. Однако одним из недостатков Python является его производительность, которая относительно ниже по сравнению с другими языками программирования, такими как C или Java. Поэтому очень важно писать эффективный код для обеспечения оптимальной производительности.
В этой статье мы рассмотрим некоторые советы и рекомендации о том, как писать более качественный и эффективный код на Python. Эти методы могут помочь вам оптимизировать код, сократить время его выполнения и улучшить его общее состояние. Давайте начинать!
1. Использование генераторов
Генераторы – это сокращенный способ создания списка путем указания элементов, которые он должен содержать, и часто он быстрее и эффективнее, чем использование цикла for для создания списка. Например, рассмотрим следующий код:
Как ускорить Python
squares = [] for i in range(10): squares.append(i**2)
Этот код создает список квадратов чисел от 0 до 9, используя цикл for. Мы можем переписать его, используя генераторы списка, следующим образом:
squares = [i**2 for i in range(10)]
Этот код более лаконичен и легче читается, и он делает то же самое, что и предыдущий. Более того, понимание списка происходит быстрее, чем использование цикла for, особенно для больших списков.
В Python генератор — это тип итератора, который генерирует последовательность значений на лету. Генераторы более эффективно используют память, чем списки, потому что они не сохраняют все значения в памяти сразу. Вместо этого они генерируют значения одно за другим по мере необходимости, что может значительно сократить объем памяти, занимаемый вашим кодом. Например, рассмотрим следующий код:
numbers = [1, 2, 3, 4, 5] def square_numbers(numbers): result = [] for number in numbers: result.append(number**2) return result squared_numbers = square_numbers(numbers)
Этот код создает список квадратов чисел в списке numbers, используя цикл for. Мы можем переписать этот код с помощью генератора следующим образом:
numbers = [1, 2, 3, 4, 5] def square_numbers(numbers): for number in numbers: yield number**2 squared_numbers = square_numbers(numbers)
Этот код использует генератор вместо списка для генерации квадратов чисел в списке numbers . Ключевое слово yield используется для генерации каждого значения на лету, что может уменьшить объем памяти, занимаемой кодом. Более того, генераторы часто работают быстрее, чем списки для больших наборов данных.
2. Использование функции enumerate()
Функция enumerate() — это встроенная функция Python, которая позволяет перебирать последовательность (например, список или кортеж) и отслеживать индекс текущего элемента. Функция возвращает кортеж вида (index, value) , где index — индекс текущего элемента, а value — значение текущего элемента. Эта функция может быть очень полезна, когда вам нужно перебрать последовательность, а также отслеживать индекс текущего элемента. Например, рассмотрим следующий код:
ТОП способов Ускорить Код Python. На примере построения Фрактала Мандельброта в Pygame
fruits = [‘apple’, ‘banana’, ‘cherry’, ‘date’] for i in range(len(fruits)): print(i, fruits[i])
Этот код выполняет итерацию по списку fruits и выводит индекс и значение каждого элемента в списке. Мы можем переписать этот код с помощью функции enumerate() следующим образом:
fruits = [‘apple’, ‘banana’, ‘cherry’, ‘date’] for i, fruit in enumerate(fruits): print(i, fruit)
Этот код использует функцию enumerate() для перебора списка fruits и отслеживания индекса и значения каждого элемента. Он более лаконичен и легче читается, чем предыдущий код, но делает то же самое.
3. Использование функции zip()
Функция zip() — это еще одна встроенная функция Python, которая позволяет вам параллельно перебирать несколько последовательностей (таких как списки или кортежи). Функция возвращает кортеж вида (value1, value2, . ) , где value1 — значение текущего элемента в первой последовательности, value2 — значение текущего элемента во второй последовательности и так далее. Эта функция может быть очень полезна, когда вам нужно параллельно перебирать несколько последовательностей и обрабатывать их значения вместе. Рассмотрим следующий код:
names = [‘Alice’, ‘Bob’, ‘Charlie’] ages = [25, 30, 35] for i in range(len(names)): print(names[i], ages[i])
Этот код перебирает списки names и ages , перечисляет их элементы и выводит имя и возраст каждого человека. Мы можем переписать этот код с помощью функции zip() следующим образом:
names = [‘Alice’, ‘Bob’, ‘Charlie’] ages = [25, 30, 35] for name, age in zip(names, ages): print(name, age)
В этом коде используется функцию zip() для параллельного перебора списков names и ages и вывода их значений вместе. Этот код более лаконичен и легче читается, чем предыдущий, но происходит в нём то же самое.
4. Использование оператора in для проверки членства
Оператор in — это встроенный оператор Python, позволяющий проверить, является ли элемент членом последовательности (например, списка или кортежа). Оператор возвращает значение True , если элемент находится в последовательности и False в противном случае. Этот оператор может быть очень полезен, когда вам нужно проверить, находится ли элемент в последовательности перед его обработкой. Например, рассмотрим следующий код:
numbers = [1, 2, 3, 4, 5] if len(numbers) > 0: first_number = numbers[0] else: first_number = None
Этот код проверяет, не пуст ли список numbers, и присваивает переменной first_number значение первого элемента. Мы можем переписать этот код с помощью оператора in следующим образом:
numbers = [1, 2, 3, 4, 5] if numbers: first_number = numbers[0] else: first_number = None
В этом коде используется оператор in, чтобы проверить, не пуст ли список numbers перед его обработкой. Он более лаконичен и легче читается, чем предыдущий код, но делает то же самое.
5. Использование аргументов функций вместо глобальных переменных
В Python обычно рекомендуется использовать аргументы функции вместо глобальных переменных, когда это возможно. Глобальные переменные — это переменные, которые определены вне какой-либо функции и доступны из любой части кода. Аргументы функции — это переменные, которые передаются функции и доступны только внутри функции. Использование аргументов функций вместо глобальных переменных может сделать ваш код более модульным, а также упростить его тестирование и поддержку.
Рассмотрим следующий пример:
total = 0 def add_numbers(numbers): global total for number in numbers: total += number return total result = add_numbers([1, 2, 3, 4, 5]) print(result)
Этот код определяет глобальную переменную total и функцию add_numbers , которая добавляет к переменной значения списка чисел total . Затем функция возвращает значение переменной total . Этот код работает, но у него есть несколько проблем. Во-первых, он использует глобальную переменную, что может быть проблематично в больших программах. Во-вторых, он изменяет глобальную переменную внутри функции, что может затруднить анализ поведения кода.
Как ускорить код на Python?
У меня проблема не могу ускорить код на Python.Лимит 3 секунды. Задание: Рассмотрим последовательность целых чисел длины N. По ней с шагом 1 двигается “окно” длины K, то есть сначала в “окне” видно первые K чисел, на следующем шаге в “окне” уже будут находиться K чисел, начиная со второго, и так далее до конца последовательности. Требуется для каждого положения “окна” определить минимум в нём. Код: **
def asf(v, f): for i in range(int(v[0]) — int(v[1]) + 1): print(min([int(i) for i in f[0:int(v[1])]])) f.pop(0) asf(input().split(), input().split())
** Входные данные В первой строке входных данных содержатся два числа N и K (1 ≤ N ≤ 150000, 1 ≤ K ≤ 10000, K ≤ N) – длины последовательности и “окна”, соответственно. На следующей строке находятся N чисел – сама последовательность. Выходные данные Выходные данные должны содержать N − K + 1 строк – минимумы для каждого положения “окна”. Пробовал все и генераторы списков и функцию def не получается. Измените код только свой код или другой мне не нужен вот мой код:
Источник: ru.stackoverflow.com
Как ускорить Python с помощью C ?
Безусловно, Python хорош всем. Но иногда всё же хочется немножко побыстрее. Сначала совершаются попытки изменить алгоритмический подход. Но если и этого не хватает, то дело серьёзное, пора засучивать рукава и расчехлять С-компилятор.
Кстати говоря, эта необходимость не всегда бывает вызвана проблемами с производительностью. Иногда просто нужно вызывать какой-нибудь C-функционал из Python, чтобы, например, протестировать его. Есть разные варианты скрещивания Python и С в зависимости от навыков и потребностей.
Рассмотрим три способа
- Непосредственно писать на С, связываясь с Python через C API, который предоставляет CPython. Это путь для тех, кто неплохо владеет С и хочет иметь практически полный контроль над тем, что происходит. Но это возлагает на программиста ответственность за компиляцию, портируемость кода и даже за reference management объектов интерпретатора.
- Писать код, который транслируется в C. Обычно в данном случае подразумевает использование Cython. Любой Python-код = уже валидный Cython-код! Cython сгенерит (особенно с помощью аннотаций, за написание которых уже отвечает программист) С-код, по возможности применив различные оптимизации и обеспечив портируемость. Минусы тут следуют из плюсов: опять нужно компилировать, нужно учить новый синтаксис и инструменты. Есть еще SWIG, но он скорее полезен для тех случаев, когда есть необходимость сделать много binding’ов к одному С-коду.
- Писать код, который вызывает С-функции из разделяемых библиотек (shared libraries). Здесь многое зависит от того, насколько «развесистый» интерфейс необходимо вызывать. Для небольших вполне подходит ctypes – встроенного в CPython механизма. Проблема лишь в том, что описание вызываемых функций, передаваемых типов, кастинг и пр. – всё это крайне подвержено ошибкам. Да и читается это тяжело. Поэтому для сложных интерфейсов лучше подойдет cffi от создателей Pypy. Этой библиотеке не нужно всё объяснять, она сама многое выяснит, взглянув на .h-файл. Оба инструмента работают за счёт libffi, которая позволяет получить знание «как вызвать С-функцию», грубо говоря, объединив символы из разделяемой библиотеки и описание из .h-файла.
Есть вопрос? Напишите в комментариях!
Источник: otus.ru