Python丨Python 性能分析大全
虽然运行速度慢是 Python 与生俱来的特点,大多数时候我们用 Python 就意味着放弃对性能的追求。但是,就算是用纯 Python 完成同一个任务,老手写出来的代码可能会比菜鸟写的代码块几倍,甚至是几十倍(这里不考虑算法的因素,只考虑语言方面的因素)。很多时候,我们将自己的代码运行缓慢地原因归结于python本来就很慢,从而心安理得地放弃深入探究。 但是,事实真的是这样吗?面对python代码,你有分析下面这些问题吗: 程序运行的速度如何? 程序运行时间的瓶颈在哪里? 能否稍加改进以提高运行速度呢? 为了更好了解python程序,我们需要一套工具,能够记录代码运行时间,生成一个性能分析报告,方便彻底了解代码,从而进行针对性的优化(本篇侧重于代码性能分析,不关注如何优化)。 谁快谁慢 假设有一个字符串,想将里面的空格替换为字符‘-’,用python实现起来很简单,下面是四种方案: def slowest_replace(): replace_list = [] for i, char in enumerate(orignal_str): c = char if char != " " else "-" replace_list.append(c) return "".join(replace_list) def slow_replace(): replace_str = ""