作者: Christopher Tao
翻譯：王可汗
校對：王雨桐
本文約1800字，建議閱讀5分鐘
本文總結了Python代碼中經常被忽略的影響代碼的運行速度常見問題，隨著Python的流行，用戶數量也在增加，Python確實相對容易上手，也非常靈活，因此有更多可能的方式來實作一個函式，
當有多種方法可以實作一件特定的事情時，這意味著每種方法都有優缺點，在本文中，我收集了6種撰寫Python代碼的典型方法，這些方法可能導致相對較差的性能，
一、不匯入根模塊
在使用Python時，我們無法避免的一件事就是匯入模塊，無論是內置模塊還是第三方模塊，有時我們可能只需要其中的一個或幾個函式或物件，在這種情況下，我們應該只匯入需要的函式或物件，而不是匯入根模塊，
這里有一個簡單的例子，假設我們需要在程式中計算一些數字的平方根，
低效率示范：
在這個錯誤的示例中，我們匯入了math模塊，并使用math.sqrt()訪問該函式，當然它可以運行，但是如果我們直接匯入sqrt()函式，性能會更好，
高效率示范：
這比原來的快了25%，此外如果我們需要在程式中多次使用平方根函式，代碼將會更整潔，
二、避免使用點/點鏈接
在Python中訪問物件的屬性或函式時，使用.是非常直觀的，這種方法大多數時候都沒有問題，然而如果我們能夠避免使用點或點鏈接，那么性能便會變得更好，
低效率例子：
高效率例子：
如果你不相信它能起到同樣的作用，我們可以驗證一下，
注意：我可以預料到許多Python開發人員會跳出來說，這個例子中的技術有點可笑，事實上即使是我自己，也很少像上面那樣寫代碼，然而我們應該知道怎樣的代碼是更高效的，可以使實作更快，
如果我們想要添加串列并從串列中移除專案，我們應該考慮使用這個技巧，這就是為什么我們需要平衡代碼的性能和可讀性，
三、不使用+連接字串
字串在Python中是不可變的，因此當我們使用“+”將多個字串連接成一個長字串時，每個子字串都是單獨操作的，
低效率例子：
具體來說，對于每個子字串，它需要請求一個記憶體地址，然后將它與該記憶體地址中的原始字串連接起來，這就產生了一種開銷，
高效率例子：
然而當我們使用join()函式時，該函式事先知道所有子字串，并根據最終的字串長度分配記憶體地址，因此省去了為每個子字串分配記憶體的開銷，
注意點：強烈建議盡可能多地使用join()函式，然而，有時我們可能只想連接兩個字串，或者只是為了方便起見，我們想使用“+”，在這些情況下，使用“+”號可以獲得更好的可讀性和更短的代碼長度，
四、不使用臨時變數進行值交換
許多演算法需要兩個變數的值交換，在大多數其他編程語言中，通常要引入一個臨時變數來實作，如下所示，
低效率示范：
很明顯我們需要一個臨時變數作為過渡，當變數b的值被傳遞給變數a時，它用于保存變數a的值，然后a的值可以被賦給變數b，
高效率示范：
然而在Python中，我們不需要使用臨時變數，Python有如下內置語法來實作這個值交換，這不僅提升了效率，而且使代碼更加整潔，
五、在if條件下使用短路邏輯（short-circuit）
短路計算在許多編程語言中都存在，Python也是如此，它指的是一些布爾運算子的計算邏輯，只有在第一個引數不足以確定整個運算式的值時，才執行或計算第二個引數，讓我們用一個例子來演示，假設我們有如下串列，
my_dict = [
{
'name': 'Alice',
'age': 28
},
{
'name': 'Bob',
'age': 23
},
{
'name': 'Chris',
'age': 33
},
{
'name': 'Chelsea',
'age': 2
},
{
'name': 'Carol',
'age': 24
}
]我們的作業是篩選名單，找出姓名以“C”開頭、年齡在30歲以上的所有人，
低效率示范：
有兩個條件都需要滿足:
名字以“C”開頭
年齡≥30歲
我們可以這樣寫代碼，
高效率示范：
前面示例中的代碼沒有任何錯誤，然而在這個虛構的例子中，只有“Chris”的年齡超過30歲，
因此如果我們先寫出檢查名字的條件，則滿足了3個名字(Chris, Chelsea, Carol)，然后檢查這三個人的年齡是否滿足第二個條件，
但是由于短路邏輯，如果我們先寫年齡條件，只有Chris的年齡在30歲以上，我們會再次檢查他的名字是否以“C”開頭，
在這種情況下，它幾乎快了100%，
六、如果可以使用for回圈，就不要使用while回圈
Python使用大量C語言來提高性能，即CPython，在回圈陳述句方面，與while回圈相比，Python中的for回圈有相對較少的步驟，而更多的步驟是作為C代碼運行的，
因此當我們可以在Python中使用for回圈時，盡量避免使用while回圈，這不僅是因為在Python中for回圈更優雅，而且性能更好，
低效率示范:
高效率示范：
總結
在本文中，我列出了6個可以使Python程式更快的技巧，但是我們也需要特別注意的是，我們不應該總是把性能放在第一位，有時可讀性和簡潔性也應該考慮在內，這一切最重要的是平衡，
原文標題：
Six Bad Manners that Make YourPython Program Slower
原文鏈接：
https://towardsdatascience.com/6-bad-manners-makes-your-python-program-slower-15b6fce62927
編輯：黃繼彥
譯者簡介
王可汗，清華大學機械工程系直博生在讀，曾經有著物理專業的知識背景，研究生期間對資料科學產生濃厚興趣，對機器學習AI充滿好奇，期待著在科研道路上，人工智能與機械工程、計算物理碰撞出別樣的火花，希望結交朋友分享更多資料科學的故事，用資料科學的思維看待世界，
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標籤：python