十步，教你把Python运行速度提升 30%

作者 | Martin Heinz

译者 | 陆离

编辑 | Jane

来源 | AI科技大本营（ID：rgznai100）

  

【导读】一直以来，诟病 Python语言的人经常说，他们不想使用的一个原因是 Python 的速度太慢了。不管使用哪一种编程语言，程序运行速度的快慢在很大程度上还是取决于编写程序的开发人员，以及他们编写高效程序的技巧和能力。

 

那这可以说是 Python 开发者们的问题吗？为了证实一些不正确的看法，我们接下来就带领大家一起看看想要提升 Python 程序的性能，加快运行速度 30%，有什么方法？

 

时序和性能优化

 

在开始优化任何一段 Python 程序之前，我们首先需要找出哪部分代码是拖慢整个程序运行速度的原因。有时候程序的瓶颈可能会很明显，但更多时候不那么容易被发现，为了快速地定位瓶颈来进行优化，下面提供了一些查找瓶颈的方法：

 

以下我们以一段实际的代码作为示例，它用于进行指数运算（来源于Python文档）：

# slow_program.py
from decimal import *


def exp(x):
    getcontext().prec += 2
    i, lasts, s, fact, num = 0, 0, 1, 1, 1
    while s != lasts:
        lasts = s
        i += 1
        fact *= i
        num *= x
        s += num / fact
    getcontext().prec -= 2
    return +s


exp(Decimal(150))
exp(Decimal(400))
exp(Decimal(3000))

最简单的优化

 

首先，最简单的、最实用的性能优化的解决办法是利用 Unix 的 time 命令，time可以监控程序执行的时间：

~ $ time python3.8 slow_program.py


real  0m11,058s
user  0m11,050s
sys   0m0,008s

如果你只想给整个程序的运行计时，这是可行的，但通常来说还是远远不够的…

 

最详细的性能分析

 

另外一个可以利用的指令是 cProfile，但是它提供的信息又过于详细了：

~ $ python3.8 -m cProfile -s time slow_program.py
         1297 function calls (1272 primitive calls) in 11.081 seconds


   Ordered by: internal time


   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
        3   11.079    3.693   11.079    3.693 slow_program.py:4(exp)
        1    0.000    0.000    0.002    0.002 {built-in method _imp.create_dynamic}
      4/1    0.000    0.000   11.081   11.081 {built-in method builtins.exec}
        6    0.000    0.000    0.000    0.000 {built-in method __new__ of type object at 0x9d12c0}
        6    0.000    0.000    0.000    0.000 abc.py:132(__new__)
       23    0.000    0.000    0.000    0.000 _weakrefset.py:36(__init__)
      245    0.000    0.000    0.000    0.000 {built-in method builtins.getattr}
        2    0.000    0.000    0.000    0.000 {built-in method marshal.loads}
       10    0.000    0.000    0.000    0.000 :1233(find_spec)
      8/4    0.000    0.000    0.000    0.000 abc.py:196(__subclasscheck__)
       15    0.000    0.000    0.000    0.000 {built-in method posix.stat}
        6    0.000    0.000    0.000    0.000 {built-in method builtins.__build_class__}
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 __init__.py:357(namedtuple)
       48    0.000    0.000    0.000    0.000 :57(_path_join)
       48    0.000    0.000    0.000    0.000 :59()
        1    0.000    0.000   11.081   11.081 slow_program.py:1()
...

在这里，我们使用 cProfile 模块和 time 参数来运行测试脚本，以便按内部运行时间（cumtime）对行数据进行排序。这会提供给我们很多的信息，在上图中你可以看到显示的行数大约只是实际输出的十分之一。因此，我们可以看出exp函数是耗时的罪魁祸首，现在我们可以更进一步地了解时序和性能优化了。

 

时序特定功能

 

既然我们知道性能瓶颈所在，那么我们可能希望给运行起来比较耗时的函数进行计时，而不用关注其余部分的代码了。为此，我们可以使用一个简单的 decorator（装饰器）：

def timeit_wrapper(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.perf_counter()  # Alternatively, you can use time.process_time()
        func_return_val = func(*args, **kwargs)
        end = time.perf_counter()
        print('{0: