翻译 | 更快的Python（一）

更快的Python（Python Faster Way）使用代码示例来说明如何书写Python代码能带来更高的性能。本文对代码进行了讲解，从性能和可读性等角度来选择出最适合的写法。

例子1：字符串格式化

• 最差/最优时间比：1.95
• 使用建议：Python 3.7或以上推荐使用f-string，其他版本推荐使用format方法。
• 说明：字符串格式化是代码中最常遇到的情况，虽然在连接少量字符串的情景中，使用+号的性能最优，但是使用+号的代码可读性最差。如果使用Python 3.7或优以上版本，可以使用f-string来解决这个问题，f-string的性能比format方法和%操作符的性能都要高，可读性也比+号好。

例子2：字典的初始化

• 最差/最优时间比：1.83
• 使用建议：使用字面量初始化字典（以及其他集合类型）。
• 说明：Python中初始化集合类型时使用字面量的方式，解释器会直接调用BUILD_MAP等字节码来创建，如果用构造函数的方式来创建，则需要先查询构造方法，再执行构造方法。使用字面量初始化，Python代码也更简洁。

例子3：内置排序方法

• 最差/最优时间比：1.26
• 使用建议：根据是否需要修改原始值来决定使用哪个方法。
• 说明：sorted和list.sort方法是Python中内置的排序方法，sorted方法不会修改原始值，list.sort方法在原始值上直接排序，会修改原始值。比较这两个方法的性能差异，意义不大。

例子4：初始化多个变量

• 最差/最优时间比：1.01
• 使用建议：推荐使用第二种。
• 说明：从字节码中可以看出两种方式出了执行顺序之外，基本一致，所以性能上也非常接近。

例子5：多个变量的比较

• 最差/最优时间比：1.11
• 使用建议：推荐使用第二种。
• 说明：使用第一种方法能带来一定的性能提升，但是提升有限，在实际情况中也很少出现多个变量连续比较大小的情况，并且第一种方法非常不Pythonic，所以推荐使用第二种。

例子6：if true的条件判断

• 最差/最优时间比：1.17
• 使用建议：推荐使用第一种。
• 说明：从字节码上看，第一种方法的性能最高，并且语法上也更加简洁。

例子7：if false的条件判断

• 最差/最优时间比：1.10
• 使用建议：推荐使用第一种。
• 说明：从字节码上看，第一种方法的性能最高，语法角度上，if not写成第二种和第三种都是不推荐的。

例子8：判断list是否为空

• 最差/最优时间比：1.55
• 使用建议：根据具体需求，优先使用前两种。
• 说明：前两种代码性能更高，代码更简洁。同时，空列表a并不等于None，所以使用if a is None无法实现对空列表的判断。

例子9：判断object是否为空

• 最差/最优时间比：1.00
• 使用建议：根据具体需求，优先使用前两种。
• 说明：理由同上一个例子。

例子10：遍历可迭代对象

• 最差/最优时间比：1.12
• 使用建议：根据具体情况选择。
• 说明：两者性能差别不大，使用enumerate方法，可以不需要取对象的长度，可以直接获取到对象的index。

参考文章

• Python Faster Way

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