python运行速度慢？那是你不会正确使用python，阿里高级算法专家公开10份资料_python if条件满足代码执行缓慢

def computeSqrt(size: int):

result = []

sqrt = math.sqrt # 赋值给局部变量

for i in range(size):

result.append(sqrt(i)) # 避免math.sqrt的使用

return result

def main():

size = 10000

for _ in range(size):

result = computeSqrt(size)

main()

除了math.sqrt外，computeSqrt函数中还有.的存在，那就是调用list的append方法。通过将该方法赋值给一个局部变量，可以彻底消除computeSqrt函数中for循环内部的.使用。

推荐写法。代码耗时：7.9秒

import math

def computeSqrt(size: int):

result = []

append = result.append

sqrt = math.sqrt # 赋值给局部变量

for i in range(size):

append(sqrt(i)) # 避免 result.append 和 math.sqrt 的使用

return result

def main():

size = 10000

for _ in range(size):

result = computeSqrt(size)

main()

2.2 避免类内属性访问

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不推荐写法。代码耗时：10.4秒

import math

from typing import List

class DemoClass:

def init(self, value: int):

self._value = value

def computeSqrt(self, size: int) -> List[float]:

result = []

append = result.append

sqrt = math.sqrt

for _ in range(size):

append(sqrt(self._value))

return result

def main():

size = 10000

for _ in range(size):

demo_instance = DemoClass(size)

result = demo_instance.computeSqrt(size)

main()

避免.的原则也适用于类内属性，访问self._value的速度会比访问一个局部变量更慢一些。通过将需要频繁访问的类内属性赋值给一个局部变量，可以提升代码运行速度。

推荐写法。代码耗时：8.0秒

import math

from typing import List

class DemoClass:

def init(self, value: int):

self._value = value

def computeSqrt(self, size: int) -> List[float]:

result = []

append = result.append

sqrt = math.sqrt

value = self._value

for _ in range(size):

append(sqrt(value)) # 避免 self._value 的使用

return result

def main():

size = 10000

for _ in range(size)