Python性能优化-推荐惯用法

Python的性能

Python预算效率低的原因

• 弱类型 变量所指向对象的类型在运行时才确定，编译器无法优化。
• 一切都是对象 每个对象都需要维护引用计数，增加额外工作。
• 属性查找 访问对象的某个属性是非常复杂的过程。python属性查找
• 解释进行 不支持 JIT（just in time compiler）
  
• GIL 默认CPython执行环境下的Global Interpreter Lock GIL详解
• 垃圾回收 每次垃圾回收的时候都会中断正在执行的程序。

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优化的方法一般是基于profile，见 Python性能优化-Profile。
但作为Python开发者应该用Pythonic（Python推荐的惯用法）以优化代码。

Pythonic 推荐惯用法

Pythonic 就是以清晰、可读的惯用法应用Python 理念和数据结构。

• 类Switch语法-dict实现

# 非Pythonic
if a == v1:
  return r1
elif a == v2:
  return r2
elif a == v3:
  return r3
else
  return default

# Pythonic
return {v1: r1, v2: r2, v3: r3}.get(a, default)

• 字符格式化

print 'Hello {name}, your age is {age} !'.format(name = 'Franchen', age = '18')

• 遍历List或Set

for item in v_list:
  pass
for item in v_set1:
  pass

• 两变量值交换

a, b = b, a

• 判断变量在两值之间

1 < a < 10

• 判断是否同一对象，用is

if o1 is o2:
  pass

• 判断一个对象是否在集合中，使用set而非list

if val in set(v_list):
   pass

• for else 和 while else语句判断是否命中

eg:
for i in range(10):
  if f(i) == g(i):
     print 'When i is {v}, f(i) == g(i)'.format(v = i)
     break
else:
  print 'f(i) != g(i)'

• 文件处理

with open(file, mode) as f:
  pass

• 大量字符的累加，使用join操作

''.join(str_list) # 相当 str1 + str2 + str3 ...
'，'.join(str_list) # 相当 str1 + '，' + str2 + '，' + str3 ...

待续