本人翻譯自《Exper Python Programming》

'Premature optimization is the root of all evil in programming' -Donald Knuth

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? ?優(yōu)化的三原則 ? ??

• 讓它跑起來先

　　一個(gè)非常常見的錯(cuò)誤就是在編寫代碼之初我們就開始對代碼進(jìn)行優(yōu)化。讓人傷心的是這通常做的都是無用功，很多軟件只有你跑起來了才會發(fā)現(xiàn)它真正的瓶頸在哪里。

• 站在用戶的視角看問題

　　曾經(jīng)有一個(gè)團(tuán)隊(duì)為了自己的項(xiàng)目跑起來更快加班加點(diǎn)最終達(dá)到了自己滿意的效果，最終交付到客戶那里，結(jié)果發(fā)現(xiàn)客戶并不覺得跑得快對他有什么好處。。。

• 始終保持代碼可讀（可維護(hù)）

　　如果當(dāng)你已經(jīng)完成了90%的優(yōu)化任務(wù)，而剩下10%的優(yōu)化任務(wù)可能會使你的代碼完全的不可讀，那這個(gè)時(shí)候你最好可以停止你的優(yōu)化工作了。

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? ?優(yōu)化的策略 ? ? ?

• 去找別人的問題

　　通常情況下我們的軟件測試不可能做到100%的模擬真實(shí)環(huán)境。當(dāng)客戶向我們抱怨軟件運(yùn)行速度不如從前時(shí)，我們不妨找找是不是因?yàn)樵诤蛣e的應(yīng)用進(jìn)行交互時(shí)候，其他應(yīng)用造成的速度問題。

• 刷硬件

　　這個(gè)大家都好懂，跑的慢？先看看是不是你配置不夠啊，不夠就買買買！

• 編寫一個(gè)速度測試文檔

　　當(dāng)我們開始優(yōu)化工作的時(shí)候，我們不妨在我們的目標(biāo)函數(shù)下面寫一條注釋“該函數(shù)運(yùn)行時(shí)間不能超過1秒”

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? ?尋找瓶頸 ? ? ? ?

• 查看CPU使用率

　　從CPU的角度來看呢，又分為宏觀查找和微觀查找。這里最常用的是cProfile，它是一個(gè)c語言的庫，提供對程序資源使用的監(jiān)控還有時(shí)間的記錄。具體的使用方法可以點(diǎn)這里。

• 查看內(nèi)存使用率

　　既然說的是python，我們也就不得不提到python的內(nèi)存分配機(jī)制，不像c語言那樣，我們可以使用一個(gè)函數(shù)就知道當(dāng)前變量的內(nèi)存分配情況，而在python中我們是絕不會知道某個(gè)變量當(dāng)前分配了多少內(nèi)存空間的。。通常情況下，消耗內(nèi)存空間的原因有：1.某個(gè)變量不受控制的增長；2.在全局有太多的實(shí)例，而且沒有監(jiān)控他們對內(nèi)存的使用；3.沒有正確關(guān)閉的線程；4.有__del__屬性的對象在一個(gè)循環(huán)體內(nèi)

　　具體的內(nèi)存檢測工具有：Guppy、Heapy

• 查看網(wǎng)絡(luò)使用率?

　　這一部分的話我們使用通用的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測工具就好了。

? ?降低代碼復(fù)雜度 ???

?　 兩個(gè)維度：

• 測量分支復(fù)雜度：程序中ifelse語句的分支有多少
• 測量時(shí)間空間復(fù)雜度

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最后兩個(gè)大主題是：多線程和緩存。這兩個(gè)方法也是非常重要的優(yōu)化程序的方法，先寫到這里，看完繼續(xù)更。

轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/Blaxon/p/4827007.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python笔记-python编程优化：常用原则和技术介绍的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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