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代码跑得慢甩锅Python?手把手教你如何给代码提速30%

Python已经得到了全球程序员的喜爱,但是还是遭到一些人的诟病,原因之一就是认为它运行缓慢。Medium上一位小哥就详细讲了讲如何让python提速30%,以此证明代码跑得慢不是python的问题,而是代码本身的问题。

作者:大数据文摘|2020-01-14 15:03

大数据文摘出品

来源:Medium

编译:王转转

Python已经得到了全球程序员的喜爱,但是还是遭到一些人的诟病,原因之一就是认为它运行缓慢。

其实某个特定程序(无论使用何种编程语言)的运行速度是快还是慢,在很大程度上取决于编写该程序的开发人员自身素质,以及他们编写优化而高效代码的能力。

Medium上一位小哥就详细讲了讲如何让python提速30%,以此证明代码跑得慢不是python的问题,而是代码本身的问题。

时序分析

在开始进行任何优化之前,我们首先需要找出代码的哪些部分使整个程序变慢。有时程序的问题很明显,但是如果你一时不知道问题出在哪里,那么这里有一些可能的选项:

注意:这是我将用于演示的程序,它将进行指数计算(取自Python文档):

  1. # slow_program.py 
  2.  
  3. from decimal import * 
  4.  
  5. def exp(x): 
  6.     getcontext().prec += 2 
  7.     i, lasts, s, fact, num = 0, 0, 1, 1, 1 
  8.     while s != lasts: 
  9.         lasts = s 
  10.         i += 1 
  11.         fact *= i 
  12.         num *= x 
  13.         s += num / fact 
  14.     getcontext().prec -2 
  15.     return +s 
  16.  
  17. exp(Decimal(150)) 
  18. exp(Decimal(400)) 
  19. exp(Decimal(3000)) 

最简约的“配置文件”

首先,最简单最偷懒的方法——Unix时间命令。

  1. ~ $ time python3.8 slow_program.py 
  2.  
  3. real  0m11,058s 
  4. user 0m11,050s 
  5. sys 0m0,008s 

如果你只能直到整个程序的运行时间,这样就够了,但通常这还远远不够。

最详细的分析

另外一个指令是cProfile,但是它提供的信息过于详细了。

  1. ~ $ python3.8 -m cProfile -s time slow_program.py 
  2.  
  3.          1297 function calls (1272 primitive calls) in 11.081 seconds 
  4.  
  5.    Ordered by: internal time 
  6.  
  7.    ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function) 
  8.         3   11.079    3.693   11.079    3.693 slow_program.py:4(exp) 
  9.         1    0.000    0.000    0.002    0.002 {built-in method _imp.create_dynamic} 
  10.       4/1    0.000    0.000   11.081   11.081 {built-in method builtins.exec} 
  11.         6    0.000    0.000    0.000    0.000 {built-in method __new__ of type object at 0x9d12c0} 
  12.         6    0.000    0.000    0.000    0.000 abc.py:132(__new__) 
  13.        23    0.000    0.000    0.000    0.000 _weakrefset.py:36(__init__) 
  14.       245    0.000    0.000    0.000    0.000 {built-in method builtins.getattr} 
  15.         2    0.000    0.000    0.000    0.000 {built-in method marshal.loads} 
  16.        10    0.000    0.000    0.000    0.000 <frozen importlib._bootstrap_external>:1233(find_spec) 
  17.       8/4    0.000    0.000    0.000    0.000 abc.py:196(__subclasscheck__) 
  18.        15    0.000    0.000    0.000    0.000 {built-in method posix.stat} 
  19.         6    0.000    0.000    0.000    0.000 {built-in method builtins.__build_class__} 
  20.         1    0.000    0.000    0.000    0.000 __init__.py:357(namedtuple) 
  21.        48    0.000    0.000    0.000    0.000 <frozen importlib._bootstrap_external>:57(_path_join) 
  22.        48    0.000    0.000    0.000    0.000 <frozen importlib._bootstrap_external>:59(<listcomp>
  23.         1    0.000    0.000   11.081   11.081 slow_program.py:1(<module>

在这里,我们使用cProfile模块和time参数运行测试脚本,以便按内部时间(cumtime)对行进行排序。这给了我们很多信息,你在上面看到的行大约是实际输出的10%。由此可见,exp函数是罪魁祸首,现在我们可以更详细地了解时序和性能分析。

时序特定功能

现在我们知道了应当主要关注哪里,我们可能想对运行速度缓慢的函数计时,而不用测量其余的代码。为此,我们可以使用一个简单的装饰器:

  1. def timeit_wrapper(func): 
  2.     @wraps(func) 
  3.     def wrapper(*args, **kwargs): 
  4.         start = time.perf_counter() # Alternatively, you can use time.process_time() 
  5.         funcfunc_return_val = func(*args, **kwargs) 
  6.         end = time.perf_counter() 
  7.         print('{0:<10}.{1:<8} : {2:<8}'.format(func.__module__, func.__name__, end - start)) 
  8.         return func_return_val 
  9.     return wrapper 

然后可以将此装饰器应用于待测功能,如下所示:

  1. @timeit_wrapper 
  2.  
  3. def exp(x): 
  4.     ... 
  5.  
  6. print('{0:<10} {1:<8} {2:^8}'.format('module', 'function', 'time')) 
  7. exp(Decimal(150)) 
  8. exp(Decimal(400)) 
  9. exp(Decimal(3000)) 

这给出我们如下输出:

  1. ~ $ python3.8 slow_program.py 
  2. module function   time   
  3. __main__ .exp      : 0.003267502994276583 
  4. __main__ .exp      : 0.038535295985639095 
  5. __main__ .exp      : 11.728486061969306 

需要考虑的一件事是我们实际想要测量的时间。时间包提供time.perf_counter和time.process_time两个函数。他们的区别在于perf_counter返回的绝对值,包括你的Python程序进程未运行时的时间,因此它可能会受到计算机负载的影响。另一方面,process_time仅返回用户时间(不包括系统时间),这仅是你的过程时间。

加速吧!

让Python程序运行得更快,这部分会很有趣!我不会展示可以解决你的性能问题的技巧和代码,更多地是关于构想和策略的,这些构想和策略在使用时可能会对性能产生巨大影响,在某些情况下,可以将速度提高30%。

使用内置数据类型

这一点很明显。内置数据类型非常快,尤其是与我们的自定义类型(例如树或链接列表)相比。这主要是因为内置程序是用C实现的,因此在使用Python进行编码时我们的速度实在无法与之匹敌。

使用lru_cache缓存/记忆

我已经在上一篇博客中展示了此内容,但我认为值得用简单的示例来重复它:

  1. import functools 
  2. import time 
  3. # caching up to 12 different results 
  4. @functools.lru_cache(maxsize=12
  5. def slow_func(x): 
  6.     time.sleep(2) # Simulate long computation 
  7.     return x 
  8.  
  9. slow_func(1) # ... waiting for 2 sec before getting result 
  10. slow_func(1) # already cached - result returned instantaneously! 
  11. slow_func(3) # ... waiting for 2 sec before getting result 

上面的函数使用time.sleep模拟大量计算。第一次使用参数1调用时,它将等待2秒钟,然后才返回结果。再次调用时,结果已经被缓存,因此它将跳过函数的主体并立即返回结果。有关更多实际示例,请参见以前的博客文章。

使用局部变量

这与在每个作用域中查找变量的速度有关,因为它不只是使用局部变量还是全局变量。实际上,即使在函数的局部变量(最快),类级属性(例如self.name——较慢)和全局(例如,导入的函数)如time.time(最慢)之间,查找速度实际上也有所不同。

你可以通过使用看似不必要的分配来提高性能,如下所示:

  1. # Example #1 
  2. class FastClass: 
  3.     def do_stuff(self): 
  4.         temp = self.value # this speeds up lookup in loop 
  5.         for i in range(10000): 
  6.             ... # Do something with `temp` here 
  7.  
  8. # Example #2 
  9. import random 
  10. def fast_function(): 
  11.     r = random.random 
  12.     for i in range(10000): 
  13.         print(r()) # calling `r()` here, is faster than global random.random() 

使用函数

这似乎违反直觉,因为调用函数会将更多的东西放到堆栈上,并从函数返回中产生开销,但这与上一点有关。如果仅将整个代码放在一个文件中而不将其放入函数中,则由于全局变量,它的运行速度会慢得多。因此,你可以通过将整个代码包装在main函数中并调用一次来加速代码,如下所示:

  1. def main(): 
  2.  
  3.     ... # All your previously global code 
  4.  
  5. main() 

不访问属性

可能会使你的程序变慢的另一件事是点运算符(.),它在获得对象属性时被使用。此运算符使用__getattribute__触发字典查找,这会在代码中产生额外的开销。那么,我们如何才能真正避免(限制)使用它呢?

  1. # Slow: 
  2. import re 
  3. def slow_func(): 
  4.     for i in range(10000): 
  5.         re.findall(regex, line) # Slow! 
  6.  
  7. # Fast: 
  8. from re import findall 
  9. def fast_func(): 
  10.     for i in range(10000): 
  11.         findall(regex, line) # Faster! 

当心字符串

使用模数(%s)或.format()进行循环运行时,字符串操作可能会变得非常慢。我们有什么更好的选择?根据雷蒙德·海廷格(Raymond Hettinger)最近的推特,我们唯一应该使用的是f字符串,它是最易读,最简洁且最快的方法。根据该推特,这是你可以使用的方法列表——最快到最慢:

  1. f'{s} {t}'  # Fast! 
  2. s + ' ' + t 
  3. ' '.join((s, t)) 
  4. '%s %s' % (s, t) 
  5. '{} {}'.format(s, t) 
  6. Template('$s $t').substitute(ss=s, tt=t) # Slow! 

生成器本质上并没有更快,因为它们被允许进行延迟计算,从而节省了内存而不是时间。但是,保存的内存可能会导致你的程序实际运行得更快。这是怎么做到的?如果你有一个很大的数据集,而没有使用生成器(迭代器),那么数据可能会溢出CPU L1缓存,这将大大减慢内存中值的查找速度。

在性能方面,非常重要的一点是CPU可以将正在处理的所有数据尽可能地保存在缓存中。你可以观看Raymond Hettingers的视频,他在其中提到了这些问题。

结论

优化的首要规则是不要优化。但是,如果确实需要,那么我希望上面这些技巧可以帮助你。但是,在优化代码时要小心,因为它可能最终使你的代码难以阅读,因此难以维护,这可能超过优化的好处。

相关报道:

https://towardsdatascience.com/making-python-programs-blazingly-fast-c1cd79bd1b32

【本文是51CTO专栏机构大数据文摘的原创译文,微信公众号“大数据文摘( id: BigDataDigest)”】

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