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大哥小弟，附件不能删除了，还叫什么wiki啊，要人怎么更新阿？！哈哈！大哥小弟，附件不能删除了，还叫什么wiki啊，要人怎么更新阿？！哈哈！大哥小弟，附件不能删除了，还叫什么wiki啊，要人怎么更新阿？！哈哈！大哥小弟，附件不能删除了，还叫什么wiki啊，要人怎么更新阿？！哈哈！大哥小弟，附件不能删除了，还叫什么wiki啊，要人怎么更新阿？！哈哈！大哥小弟，附件不能删除了，还叫什么wiki啊，要人怎么更新阿？！哈哈！大哥小弟，附件不能删除了，还叫什么wiki啊，要人怎么更新阿？！哈哈！大哥小弟，附件不能删除了，还叫什么wiki啊，要人怎么更新阿？！哈哈！大哥小弟，附件不能删除了，还叫什么wiki啊，要人怎么更新阿？！哈哈！大哥小弟，附件不能删除了，还叫什么wiki啊，要人怎么更新阿？！哈哈！大哥小弟，附件不能删除了，还叫什么wiki啊，要人怎么更新阿？！哈哈！大哥小弟，附件不能删除了，还叫什么wiki啊，要人怎么更新阿？！哈哈！大哥小弟，附件不能删除了，还叫什么wiki啊，要人怎么更新阿？！哈哈！大哥小弟，附件不能删除了，还叫什么wiki啊，要人怎么更新阿？！哈哈！大哥小弟，附件不能删除了，还叫什么wiki啊，要人怎么更新阿？！哈哈！大哥小弟，附件不能删除了，还叫什么wiki啊，要人怎么更新阿？！哈哈！大哥小弟，附件不能删除了，还叫什么wiki啊，要人怎么更新阿？！哈哈！大哥小弟，附件不能删除了，还叫什么wiki啊，要人怎么更新阿？！哈哈！大哥小弟，附件不能删除了，还叫什么wiki啊，要人怎么更新阿？！哈哈！大哥小弟，附件不能删除了，还叫什么wiki啊，要人怎么更新阿？！哈哈！大哥小弟，附件不能删除了，还叫什么wiki啊，要人怎么更新阿？！哈哈！大哥小弟，附件不能删除了，还叫什么wiki啊，要人怎么更新阿？！哈哈！大哥小弟，附件不能删除了，还叫什么wiki啊，要人怎么更新阿？！哈哈！大哥小弟，附件不能删除了，还叫什么wiki啊，要人怎么更新阿？！哈哈！大哥小弟，附件不能删除了，还叫什么wiki啊，要人怎么更新阿？！哈哈！大哥小弟，附件不能删除了，还叫什么wiki啊，要人怎么更新阿？！哈哈！

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  Comment:
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 Line 1:
-##language:zh
'''
Python编程速度技巧'''
-- Zoom.Quiet [[[DateTime(2004-08-09T23:59:25Z)]]]

[[TableOfContents]]
[转载自oso，其上有“python编程简介”系列，这是第九篇，是篇译文] 
有了前面的描述, 大家差不多知道什么是Python了. 最近因为在网 
上看一两篇关于Python的运行速度问题, 不给大家介绍一下心里不 
踏实, :-) 

= Python编程速度技巧 =

== 最常见 ==

 一个最常见的速度陷坑(至少是俺在没看到网上这篇介绍时陷进去 
过好些次的) 是: 许多短字串并成长字串时, 大家通常会用: 
{{{
#!python
shortStrs = [ str0, str1, ..., strN] 
#N+1个字串所组成的数列 
longStr = '' 
for s in shortStrs: longStr += s 
}}}
因为Python里字串是不可变的, 所以每次 longStr += s 都是将原 
来的 longStr 与 str 拷贝成一个新字串, 再赋给longStr. 随着 
longStr的不断增长, 所要拷贝的内容越来越长. 最后导至str0被 
拷贝N+1次, str1是N次, ... . 

那咋办呢 ? 咱们来看看Skip Montanaro先生的解说: 
http://musi-cal.mojam.com/~skip/python/fastpython.html 
及可参考一下Guido van Rossum本人的: 
http://www.python.org/doc/essays/list2str.html 

=== 找出速度瓶颈 ===
 * 1)首先在大家应先学会怎么去找出速度瓶颈: Python自带有profile 
模块: 
{{{
#!python
import profile 
profile.run ('想要检查的函数名()') 
}}}
就会打印出那个函数里调用了几次其它函数, 各用了多少时间, 
总共用了多少时间等信息 --- Nice ? 详请参阅<<库参考>>中的 
profile模块的论述. 

当然脑袋笨一点或是聪明一点的, 也可以用time模块中的time() 
来显示系统时间, 减去上次的time()就是与它的间隔秒数了. 

=== 字串相并 ===
 * 就头上的例子而言, 用 : 
{{{
#!python
longStr =''.join(shortStrs) 
}}}
立马搞定, :-) 但如果shortStrs里面不都是字串, 而包含了些数 
字呢 ? 直接用join就会出错. 不怕, 这样来: 
{{{
#!python
shortStrs = [str(s) for s in shortStrs[i]]
longStr = ''.join(shortStrs) 
}}}
也即先将数列中所有内容都转化为字串, 再用join. 

对少数几个字串相并, 应避免用: 
all = str0 + str1 + str2 + str3 
而用: 
all = '%s%s%s%s' % (str0, str1, str2, str3) 

=== 数列排序 ===
 *  list.sort () 
你可以按特定的函数来: list.sort( 函数 ), 只要这个函数接受 
两参数, 并按特定规则返回1, 0, -1就可以. --- 很方便吧? 但 
会大大减慢运行速度. 下面的方法, 俺举例子来说明可能更容易 
明白. 

比方说你的数列是 l = ['az', 'by'], 你想以第二个字母来排序. 
先取出你的关键词, 并与每个字串组成一个元组: 
new = map (lambda s: (s[1], s), l ) 

于是new变成[('z', 'az'), ('y', 'by')], 再把new排一下序: 
new.sort() 

则new就变成 [('y', 'by'), ('z', 'az')], 再返回每个元组中 
的第二个字串: 
sorted = map (lambda t: t[1], new) 

于是sorted 就是: ['by', 'az']了. 这里的lambda与map用得很 
好. 


=== 循环 ===

比如for循环. 当循环体很简单时, 则循环的调用前头(overhead) 
会显得很臃肿, 此时map又可以帮忙了. 比如你想把一个长数列 
l=['a', 'b', ...]中的每个字串变成大写, 可能会用: 
{{{
#!python
import string 
newL = [] 
for s in l: newL.append( string.upper(s) ) 
}}}
用map就可以省去for循环的前头: 
{{{
#!python
import string 
newL = map (string.upper, l) 
}}}
Guido的文章讲得很详细. 


=== 局域变量 及 '.' ===
象上面, 若用 append = newL.append, 及换种import方法: 
{{{
#!python

import string 
append = newL.append 
for s in l: append (string.upper(s)) 
}}}

会比在for中运行newL.append快一些, 为啥? 局域变量容易寻找. 

俺自己就不比较时间了, Skip Montanaro的结果是: 
{{{
基本循环: 3.47秒 
去点用局域变量: 1.79秒 
使用map: 0.54秒 
}}}

=== try的使用 ===
比如你想计算一个字串数列: 
l = ['I', 'You', 'Python', 'Perl', ...] 
中每个词出现的次数, 你可能会: 
{{{
#!python
count = {} 
for s in l: 
    if not count.has_key(s): count[s] = 0 
    else: count[s] += 1 
}}}
由于每次都得在count中寻找是否已有同名关键词, 会很费时间. 
而用try: 
{{{
#!python
count ={} 
for s in l: 
    try: count[s] += 1 
    except KeyError: count[s] = 0 
}}}
就好得多. 当然若经常出现例外时, 就不要用try了. 


=== import语句 ===
这好理解. 就是避免在函数定义中来import一个模块, 应全在 
全局块中来import 


=== 大量数据处理 ===
由于Python中的函数调用前头(overhead)比较重, 所以处理大量 
数据时, 应: 
{{{
#!python
def f(): 
for d in hugeData: ... 
f() 
}}}
而不要: 
{{{
#!python
def f(d): ... 
for d in hugeData: f(d) 
}}}
这点好象对其它语言也适用, 差不多是放之四海而皆准, 不过对 
解释性语言就更重要了. 


=== 减少周期性检查 ===
这是Python的本征功能: 
周期性检查有没有其它绪(thread)或系 统信号(signal)等要处理. 

可以用sys模块中的setcheckinterval 来设置每次检查的时间间隔. 

缺省是10, 即每10个虚拟指令 (virtual instruction)检查一次. 

当你不用绪并且也懒得搭理 系统信号时, 将检查周期设长会增加速度, 有时还会很显著. 

{{{
---编/译完毕. 看来Python是易学难精了, 象围棋? 
}}}

= 我们自个儿的体悟 =
''请有心得者分享!''
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