優化python的效率的方法：1、優化演算法時間複雜度；2、減少冗餘資料；3、合理使用copy與deepcopy；4、使用dict或set查詢元素；5、合理使用生成器(generator)和yield。
優化方法：
1、優化演算法時間複雜度
演算法的時間複雜度對程式的執行效率影響最大，在python中可以通過選擇合適的資料結構來優化時間複雜度，如list和set查詢某乙個元素的時間複雜度分別是o(n)和o(1)。
2、減少冗餘資料
如用上三角或下三角的方式去儲存乙個大的對稱矩陣。在0元素佔大多數的矩陣裡使用稀疏矩陣表示。
3、合理使用copy與deepcopy
對於dict和list等資料結構的物件，直接賦值使用的是引用的方式。而有些情況下需要複製整個物件，這時可以使用copy包裡的copy和deepcopy，這兩個函式的不同之處在於後者是遞迴複製的。效率也不一樣：(以下程式在ipython中執行)import copy
a = range(100000)
%timeit -n 10 copy.copy(a) # 執行10次 copy.copy(a)
%timeit -n 10 copy.deepcopy(a)
10 loops, best of 3: 1.55 ms per loop
10 loops, best of 3: 151 ms per loop
timeit後面的-n表示執行的次數，後兩行對應的是兩個timeit的輸出，下同。由此可見後者慢乙個數量級。
4、使用dict或set查詢元素
python dict和set都是使用hash表來實現(類似c 11標準庫中unordered_map)，查詢元素的時間複雜度是o(1)a = range(1000)
s = set(a)
d = dict((i,1) for i in a)
%timeit -n 10000 100 in d
%timeit -n 10000 100 in s
10000 loops, best of 3: 43.5 ns per loop
10000 loops, best of 3: 49.6 ns per loop
dict的效率略高(占用的空間也多一些)。
5、合理使用生成器(generator)和yield%timeit -n 100 a = (i for i in range(100000))
%timeit -n 100 b = [i for i in range(100000)]
100 loops, best of 3: 1.54 ms per loop
100 loops, best of 3: 4.56 ms per loop
使用()得到的是乙個generator物件，所需要的記憶體空間與列表的大小無關，所以效率會高一些。在具體應用上，比如set(i for i in range(100000))會比set([i for i in range(100000)])快。
但是對於需要迴圈遍歷的情況：%timeit -n 10 for x in (i for i in range(100000)): pass
%timeit -n 10 for x in [i for i in range(100000)]: pass
10 loops, best of 3: 6.51 ms per loop
10 loops, best of 3: 5.54 ms per loop
後者的效率反而更高，但是如果迴圈裡有break,用generator的好處是顯而易見的。yield也是用於建立generator：def yield_func(ls):
for i in ls:
yield i 1
def not_yield_func(ls):
return [i 1 for i in ls]
ls = range(1000000)
%timeit -n 10 for i in yield_func(ls):pass
%timeit -n 10 for i in not_yield_func(ls):pass
10 loops, best of 3: 63.8 ms per loop
10 loops, best of 3: 62.9 ms per loop
對於記憶體不是非常大的list，可以直接返回乙個list，但是可讀性yield更佳(人個喜好)。
python2.x內建generator功能的有xrange函式、itertools包等。
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