数学计算优化-Python高性能编程与实战

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本节所介绍的Python中的数学计算优化相关内容，主要是基于开发者在开发Python程序时常用的一些计算方法、赋值方法、算法进行优化，并不会涉及关于Python机器学习和人工智能相关领域的数学计算或算法优化。

我们在日常编程中，经常会将多个变量的值进行交换，即对变量的值进行交换赋值，一般实现代码如下：
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其实在Python中我们可以这么写：
![](/uploads/images/20231206/916850399adafe123971f3a795e88cad.png)

上述代码要比一般代码节省内存空间，执行上也要比一般代码节省时间。而且，开发者在编写起来也比较容易，代码的可读性更好，后续更利于维护和升级。

对于字符串的处理，Python也提供了多种处理方式。当我们需要拼接多个字符串时，按照我们熟知的字符串处理方式来看，会直接采用“+”号这种方式，代码示例如下：

![](/uploads/images/20231206/47ea4c995d1b6a0c1fd65800d8d2b8fd.png)

上述代码会通过“+”号将3个字符串拼接起来输出。在“+”号拼接方式的实现内部，操作系统会先创建一个新字符串，然后将两个旧字符串拼接，再复制到新字符串中，如果需要拼接的字符串数量有多个，那么操作系统就会创建多个拷贝和多个内存空间（重复上述过程），但是最终需要的字符串只需要占用一份内存空间就够了，所以，通过这种方式进行字符串拼接会造成一定的内存浪费和时间开销。因此，在拼接字符串时并不推荐使用这种方式，而是采用下面这种Python优化后的拼接方式。优化后的字符串拼接方式：

![](/uploads/images/20231206/f14942fac38db45624a880d56824d12b.png)

上述字符串拼接方式整体采用的是基于C语言的占位符进行拼接。采用该种方式进行字符串拼接时，Python并不会在内存中新建内存空间，而是在执行到带有占位符的代码时，首先识别有几个占位符，在识别到之后一次性分配这些占位符所占用的内存空间，并不会出现额外的占位符空间。上述采用占位符实现字符串拼接的Python字节码（关键部分）如图13-4所示。

![](/uploads/images/20231206/24003f21726277d853776b10984061a2.png)

通过图13-4可知，在使用占位符来拼接字符串时，Python解释器或虚拟机会使用LOAD_CONST字节码指令将占位符一次性载入内存，接着通过LOAD_NAME字节码指令来对应上述内存中占位符的数量（对应关系如图13-4所示），这就是通过占位符拼接字符串的实现原理。这种实现方式相对于使用“+”号的方式来说，不会重复申请内存来存放新的字符串，更不会在所有字符串拼接完成后再次申请新的内存，而是一次性申请能够放下占位符的内存，并一次性进行变量的载入，最后直接将拼接的字符串结果进行返回或输出。

这种方式节省了“+”号拼接字符串需要重复申请内存的操作，提高了字符串拼接效率，唯一不足之处是在一定程度上降低了代码的可读性和可维护性。但是，如果读者对C语言深入了解，或者在平常工作中使用过C语言，那么理解这种代码就不会有任何难度了。