Python |效率和性能

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假設我要通過運行一個腳本在列表中保存100個浮點數，很可能需要一些內存來處理。因此，如果此代碼每次都作爲應用程序的需求執行，那麼將是性能命中，所以我的問題是如何保持效率，以獲得性能。Python |效率和性能

實物模型代碼：

def generate_lglt(): 
    float1, float2 = 27.2423423, 12.2323245 
    lonlats = [] 
    for val in range(100, 0, -1): 
     lonlats.append(random.uniform(float1, float2)) 
     lonlats.append(random.uniform(float1, float2)) 
     lonlats.append(random.uniform(float1, float2)) 
     lonlats.append(random.uniform(float1, float2)) 
     lonlats.append(random.uniform(float1, float2)) 
    print lonlats

感謝。

來源

2010-03-16 Switch

100浮動並不是那麼多。 – voyager 2010-03-16 19:22:46

這個問題太過於簡化，遠離任何實際可回答的問題。 – 2010-03-16 19:32:15

你永遠不會使用val，所以我不明白爲什麼它會倒退。一個更正常的拼寫方法是'xrange（100）'中的val。 – 2010-03-16 19:56:09

如果generate_lglt（）將被稱爲很多不同的時間，你可能需要從代碼的每次呼叫再生相同的範圍（100,0，-1）保持。您可能需要將生成的範圍緩存到某處並反覆使用。另外，如果您要退出for循環而未完成每次迭代，請使用xrange而不是range。

來源

2010-03-16 19:23:31

瓶頸出現在意想不到的地方，所以從未優化代碼，只是因爲你認爲這可能是正確的代碼，以盡力改善。你需要做的是

編寫你的程序，讓它完全運行。
開發測試以確保您的程序是正確的。
決定你的程序是否太慢。
- 這一步很有可能會退出。
開發現實運行程序的性能測試。
使用cProfile模塊在其實際性能測試中對代碼進行剖析。
找出哪些算法改進可以提高代碼的性能。
- 這通常是提高速度最多的方法。
如果您正在使用這項工作的最好的算法，進行微優化。
- 重寫在C（可能使用用Cython）關鍵部分往往比的Python微優化更有效。

來源

2010-03-16 20:01:20

Python |效率和性能

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