原创 七个提升Python运行性能的小技巧

　　七个提升Python运行性能的小技巧有使用局部变量，减少函数调用次数采用映射替代条件查找，直接迭代序列元素，采用生成器表达式替代列表解析，先编译后调用，模块编程习惯。

　　提升Python运行性能的小技巧如下：

　　技巧一、使用局部变量

　　尽量使用局部变量代替全局变量：便于维护，提高性能并节省内存。
　　使用局部变量替换模块名字空间中的变量，例如?ls?=?os.linesep。一方面可以提高程序性能，局部变量查找速度更快；另一方面可用简短标识符替代冗长的模块变量，提高可读性。

　　技巧二、减少函数调用次数

　　对象类型判断时，采用isinstance()最优，采用对象类型身份（id()）次之，采用对象值（type()）比较最次。

　　不要在重复操作的内容作为参数放到循环条件中，避免重复运算。

　　如需使用模块X中的某个函数或对象Y，应直接使用from?X?import?Y，而不是import?X;?X.Y。这样在使用Y时，可以减少一次查询（解释器不必首先查找到X模块，然后在X模块的字典中查找Y）。

　　技巧三、采用映射替代条件查找

　　映射（比如dict等）的搜索速度远快于条件语句（如if等）。Python中也没有select-case语句。

　　技巧四、直接迭代序列元素

　　对序列（str、list、tuple等），直接迭代序列元素，比迭代元素的索引速度要更快。

　　技巧五、采用生成器表达式替代列表解析

　　列表解析（list?comprehension），会产生整个列表，对大量数据的迭代会产生负面效应。

　　而生成器表达式则不会，其不会真正创建列表，而是返回一个生成器，在需要时产生一个值（延迟计算），对内存更加友好。

　　技巧六、先编译后调用

　　使用eval()、exec()函数执行代码时，最好调用代码对象（提前通过compile()函数编译成字节码），而不是直接调用str，可以避免多次执行重复编译过程，提高程序性能。

　　正则表达式模式匹配也类似，也最好先将正则表达式模式编译成regex对象（通过re.complie()函数），然后再执行比较和匹配。

　　技巧七、模块编程习惯

　　模块中的最高级别Python语句（没有缩进的代码）会在模块导入（import）时执行（不论其是否真的必要执行）。因此，应尽量将模块所有的功能代码放到函数中，包括主程序相关的功能代码也可放到main()函数中，主程序本身调用main()函数。

　　可以在模块的main()函数中书写测试代码。在主程序中，检测name的值，如果为'main'（表示模块是被直接执行），则调用main(）函数，进行测试；如果为模块名字（表示模块是被调用），则不进行测试。

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