6种让Python程序变慢的坏习惯

　　随着Python的流行，用户数量也在增加。Python确实相对容易上手，也非常灵活，因此有更多可能的方式来实现一个函数。
　　当有多种方法可以实现一件特定的事情时，这意味着每种方法都有优缺点。在本文中，我收集了6种编写Python代码的典型方法，这些方法可能导致相对较差的性能。
　　不导入根模块
　　在使用Python时，我们无法避免的一件事就是导入模块，无论是内置模块还是第三方模块。有时我们可能只需要其中的一个或几个函数或对象。在这种情况下，我们应该只导入需要的函数或对象，而不是导入根模块。
　　这里有一个简单的例子。假设我们需要在程序中计算一些数字的平方根。
　　低效率示范：
　　在这个错误的示例中，我们导入了math模块，并使用math.sqrt()访问该函数。当然它可以运行，但是如果我们直接导入sqrt()函数，性能会更好。
　　高效率示范：
　　这比原来的快了25%。此外如果我们需要在程序中多次使用平方根函数，代码将会更整洁。
　　避免使用点/点链接
　　在Python中访问对象的属性或函数时，使用.是非常直观的。这种方法大多数时候都没有问题。然而如果我们能够避免使用点或点链接，那么性能便会变得更好。
　　低效率例子：
　　高效率例子：
　　如果你不相信它能起到同样的作用，我们可以验证一下。
　　注意：我可以预料到许多Python开发人员会跳出来说，这个例子中的技术有点可笑。事实上即使是我自己，也很少像上面那样写代码。然而我们应该知道怎样的代码是更高效的，可以使实现更快。
　　如果我们想要添加列表并从列表中移除项目，我们应该考虑使用这个技巧。这就是为什么我们需要平衡代码的性能和可读性。
　　不使用+连接字符串
　　字符串在Python中是不可变的。因此当我们使用＂+＂将多个字符串连接成一个长字符串时，每个子字符串都是单独操作的。
　　低效率例子：
　　具体来说，对于每个子字符串，它需要请求一个内存地址，然后将它与该内存地址中的原始字符串连接起来。这就产生了一种开销。
　　高效率例子：
　　然而当我们使用join()函数时，该函数事先知道所有子字符串，并根据最终的字符串长度分配内存地址。因此省去了为每个子字符串分配内存的开销。
　　注意点：强烈建议尽可能多地使用join()函数。然而，有时我们可能只想连接两个字符串。或者只是为了方便起见，我们想使用＂+＂。在这些情况下，使用＂+＂号可以获得更好的可读性和更短的代码长度。
　　不使用临时变量进行值交换
　　许多算法需要两个变量的值交换。在大多数其他编程语言中，通常要引入一个临时变量来实现，如下所示。
　　低效率示范：
　　很明显我们需要一个临时变量作为过渡。当变量b的值被传递给变量a时，它用于保存变量a的值，然后a的值可以被赋给变量b。
　　高效率示范：
　　然而在Python中，我们不需要使用临时变量。Python有如下内置语法来实现这个值交换。这不仅提升了效率，而且使代码更加整洁。
　　在if条件下使用短路逻辑（short-circuit）
　　短路计算在许多编程语言中都存在，Python也是如此。它指的是一些布尔运算符的计算逻辑，只有在第一个参数不足以确定整个表达式的值时，才执行或计算第二个参数。让我们用一个例子来演示。假设我们有如下列表。
　　my_dict = [ { ＂name＂: ＂Alice＂, ＂age＂: 28 }, { ＂name＂: ＂Bob＂, ＂age＂: 23 }, { ＂name＂: ＂Chris＂, ＂age＂: 33 }, { ＂name＂: ＂Chelsea＂, ＂age＂: 2 }, { ＂name＂: ＂Carol＂, ＂age＂: 24 }]
　　我们的工作是筛选名单，找出姓名以＂C＂开头、年龄在30岁以上的所有人。
　　低效率示范：
　　有两个条件都需要满足:
　　名字以＂C＂开头年龄≥30岁
　　我们可以这样写代码。
　　高效率示范：
　　前面示例中的代码没有任何错误。然而在这个虚构的例子中，只有＂Chris＂的年龄超过30岁。
　　因此如果我们先写出检查名字的条件，则满足了3个名字(Chris, Chelsea, Carol)。然后检查这三个人的年龄是否满足第二个条件。
　　但是由于短路逻辑，如果我们先写年龄条件，只有Chris的年龄在30岁以上，我们会再次检查他的名字是否以＂C＂开头。
　　在这种情况下，它几乎快了100%。
　　如果可以使用for循环，就不要使用while循环
　　Python使用大量C语言来提高性能，即CPython。在循环语句方面，与while循环相比，Python中的for循环有相对较少的步骤，而更多的步骤是作为C代码运行的。
　　因此当我们可以在Python中使用for循环时，尽量避免使用while循环。这不仅是因为在Python中for循环更优雅，而且性能更好。
　　低效率示范:
　　高效率示范：
　　总结
　　在本文中，我列出了6个可以使Python程序更快的技巧。但是我们也需要特别注意的是，我们不应该总是把性能放在第一位。有时可读性和简洁性也应该考虑在内，这一切最重要的是平衡。
　　https://www.ixiera.com