python編碼最佳實踐之總結

相信用python的同窗很多，本人也一直對python情有獨鍾，毫無疑問python做爲一門解釋性動態語言沒有那些編譯型語言高效，可是python簡潔、易讀以及可擴展性等特性使得它大受青睞。

     工做中不少同事都在用python，但每每不多有人關注它的性能和慣用法，通常都是現學現用，畢竟python不是咱們的主要語言，咱們通常只是使用它來作一些系統管理的工做。可是咱們爲何不作的更好呢？python zen中有這樣一句：There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it. Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch. 大意就是python鼓勵使用一種最優的方法去完成一件事，這也是和ruby等的一個差別。因此一種好的python編寫習慣我的認爲很重要，本文就重點從性能角度出發對python的一些慣用法作一個簡單總結，但願對你們有用~

    提到性能，最容易想到的是下降複雜度，通常能夠經過測量代碼迴路複雜度（cyclomatic complexitly）和Landau符號（大O）來分析, 好比dict查找是O(1)，而列表的查找倒是O(n)，顯然數據的存儲方式選擇會直接影響算法的複雜度。

1、數據結構的選擇:

     1. 在列表中查找：

   對於已經排序的列表考慮用bisect模塊來實現查找元素，該模塊將使用二分查找實現

def find(seq, el) :
    pos = bisect(seq, el)
    if pos == 0 or ( pos == len(seq) and seq[-1] != el ) :
        return -1
    return pos - 1

    而快速插入一個元素能夠用:

bisect.insort(list, element)

這樣就插入元素而且不須要再次調用 sort() 來保序，要知道對於長list代價很高.

    2. set代替列表： 

    好比要對一個list進行去重，最容易想到的實現：

seq = ['a', 'a', 'b']
res = []
for i in seq:
    if i not in res:
        res.append(i)

顯然上面的實現的複雜度是O(n2)，若改爲：

seq = ['a', 'a', 'b']
res = set(seq)

複雜度立刻降爲O(n)，固然這裏假定set能夠知足後續使用。

另外，set的union，intersection，difference等操做要比列表的迭代快的多，所以若是涉及到求列表交集，並集或者差集等問題能夠轉換爲set來進行，平時使用的時候多注意下，特別當列表比較大的時候，性能的影響就更大。

    3. 使用python的collections模塊替代內建容器類型：

collections有三種類型：

1. deque：加強功能的相似list類型
2. defaultdict：相似dict類型
3. namedtuple：相似tuple類型

 

       列表是基於數組實現的，而deque是基於雙鏈表的，因此後者在中間or前面插入元素，或者刪除元素都會快不少。 

       defaultdict爲新的鍵值添加了一個默認的工廠，能夠避免編寫一個額外的測試來初始化映射條目，比dict.setdefault更高效，引用python文檔的一個例子：

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