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python 性能提升的几种方法(python3.10性能)
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关于python 性能提升的一些方案。
一、函数调用优化（空间跨度，避免访问内存）
程序的优化核心点在于尽量减少操作跨度，包括代码执行时间上的跨度以及内存中空间跨度。
1.大数据求和，使用sum
2.小数据求和，避免使用sum
结论：大数据求和sum效率高，小数据求和直接累加效率高。
二、for循环优化之取元素（使用栈或寄存器，避免访问内存）
应尽量避免使用索引。
相当于给每一个元素直接赋值。
三、生成器优化（查表代替运算）
四、幂运算优化（pow（x，y，z））
结论：pow（x,y,z）优于x**y%z.
五、除法运算优化
结论：divmod优于//和%。
六、优化算法时间复杂度
算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大，在python中可以选择合适的数据结构来优化时间复杂度，如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。不同场景有不同的优化方式，总的来说，一般有分治，分支定界、贪心动态规划等思想。
七、合理使用copy和deepcopy
对于dict和list等数据结构的对象，直接赋值使用的是引用的方式。而有些情况下需要复制整个对象，这时可以使用copy包里的copy和deepcopy，这两个函数的不同之处在于deepcopy是递归复制的。效率不同：
timeit后面的-n表示运行的次数，后两行对应的是两个timeit的输出，下同。由此可见后者慢一个数量级。
关于copy的一个例子：
发生的事情是这样的，[[]]是包含一个空列表的只有一个元素的列表，所以[[]] * 3的所有三个元素都是（指向）这个空列表。修改lists的任何元素都修改这个列表。修改效率高。
八、使用dict或set查找元素
python 字典和集合都是使用hash表来实现（类似c++标准库unordered_map），查找元素的时间复杂度是O(1)。
结论：set 的内存占用量最小，dict运行时间最短。
九、合理使用（generator）和yield（节省内存）
结论：尽量使用生成器去遍历。
标签: python3.10性能
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