python性能優化技巧有哪些

小編給大家分享一下python性能優化技巧有哪些，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

性能優化技巧

1. 限制CPU和內存使用量

如果Python程序占用資源太大，想限制資源的使用,可以使用resource包。

# CPU限制 def time_exceeded(signo, frame): print("CPU 超額...") raise SystemExit(1) def set_max_runtime(seconds): soft, hard = resource.getrlimit(resource.RLIMIT_CPU) resource.setrlimit(resource.RLIMIT_CPU, (seconds, hard)) signal.signal(signal.SIGXCPU, time_exceeded) # 限制內存使用 def set_max_memory(size): soft, hard = resource.getrlimit(resource.RLIMIT_AS) resource.setrlimit(resource.RLIMIT_AS, (size, hard))

對CPU限制時候，先獲取特定資源(RLIMIT_CPU)的軟限制和硬限制，然后使用參數指定的秒數和獲取的硬限制來設置。如果超過CPU時間，將注冊導致系統退出的信號。

對內存限制，也先獲取軟限制和硬限制，并用帶有size參數的setrlimit對其進行設置。

2. 通過__slots__節省內存

如果程序中有一個類需要創建大量實例，那么可能會對內存占用會非常大。因為Python使用字典來表示類實例的屬性，這可以加速執行，但內存效率很差，通常這不是問題。可以使用__slots__來優化：

import sys class FileSystem(object):

def __init__(self, files, folders, devices): self.files = files self.folders = folders self.devices = devices print(sys.getsizeof( FileSystem ))   class FileSystem1(object):   __slots__ = ['files', 'folders', 'devices'] def __init__(self, files, folders, devices): self.files = files self.folders = folders self.devices = devices print(sys.getsizeof( FileSystem1 ))

• # Python 3.5下

• #1-> 1016

• #2-> 888

當定義__slots__屬性時，Python使用固定大小的數組作為屬性，而不用字典，這大大減少了每個實例所需的內存。當然使用__slots__也有缺點，比如，無法聲明任何新屬性，而且只能在__slots__上使用它們，__slots__的類也不能使用多重繼承。

3. 用lru_cache緩存函數調用

都說Python性能差，尤其是一些計算的時候，其實是有一些通用的方法可以解決程序能的問題，比如緩存和記憶術。使用functools中的lru_cache可以解決迭代計算中大量重復迭代調用問題：

# CacheInfo(hits=2, misses=4, maxsize=32, currsize=4)

在上例中，我們執行正在緩存的GET請求(最多3個緩存結果)。還使用cache_info方法檢查函數的緩存信息。裝飾器還提供了clear_cache方法，用于刪除緩存。

4. __all__控制import

某些語言支持import成員(變量，方法，接口)的機制。在Python中，默認所有內容都會import，但是可以使用__all__來限制

def foo(): pass def bar(): pass __all__ = ["bar"]

通過這樣的方式我們可以限制從some_module import *使用時可以導入的內容。該實例中，則僅import  bar函數。如果將__all__保留為空，并且在使用通配符import時，不會import任何東西，會觸發AttributeError錯誤。

以上是“python性能優化技巧有哪些”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！