关于提升python程序效率的一些思考

Posted 2022-01-18 卖山楂啦prss

转载自：关于提升python程序效率的一些思考
作者：邱震宇

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最近刚刚参加完达观数据的文本分类比赛，最后排17名，总的来说solo比赛还是挺累的。因此也没有时间更新专栏，本文就难得水一篇，讲一讲最近在工作中遇到的一些关于python编程的效率问题，希望对其他同学有一些启示，有些东西是网上其他博客就有的，感兴趣的同学可以自行搜索，深入学习。后续我会出一篇关于达观比赛的总结，至于代码开源，得看时间，毕竟上班族伤不起。。。orz

问题起因是这样的：当前有一个pandas的dataframe结构A，A存储了一个数据序列中的各个字段的值，A的每一行表示时刻t的序列数据的具体内容。当前，需要对A进行归一化整合，使之转化为一段hash后的字符串，中间当然省略了一些很复杂的处理逻辑（包括各种字符串处理，列表查询、字典查询、hash转换等，注意加粗的两个操作，后面会提到）。一个dataframe里面的record数量从100+到5000+不等，DB中存有几十万的dataframe。

传统的单纯使用循环操作，逻辑代码如下：

for dataframe in dataframe_list:
    for index, row in dataframe .iterrows():
        do something complex........

可想而知，稍微懂开发的人肯定会说这个效率太慢了。事实上，确实很慢，万级别的数据我运行了整整24小时才跑完。这对于任何一个开发人员来说都是不能忍受的，所以要想办法提升效率。因此我做了以下一些尝试，将运行时间从24小时，逐步地缩减至了1小时。可能还有一些提升空间，如果有同学对pandas或者python高性能编程有一些好的见解，欢迎留言，一起探讨，这方面我还是一个菜鸟。

1、使用python的multiprocessing，主要是使用python的多进程并行，至于python的多线程，熟悉python的都知道，几乎没有传统多线程并行的优势，它的运行机制本质还是单线程的。主要是使用multiprocessing.pool的map方法，但是我的机器目前的cpu核数并不多，才四核，最后试了下，提升效果并不明显，而且最后数据整合花费的时间还是不少的，性价比比较低。

2、然后研究了pandas的map，apply，其中，map的对象是series，即我不能传整个dataframe进去。实际情况是我循环内的操作是要用dataframe里的每个字段的数据的，因此map不适用。apply的话，可以适用，同时由于新的pandas版本中支持了apply的function适用多个参数，因此用起来也挺方便，内层的循环可以去掉，换为：

dataframe.apply(function,args=(arg1,arg2,....),axis=1)

但是，实体测试之后，发现，这种方法几乎没有显著的提升，对于1000条数据的性能，只提升了几秒。后来，google查问题，发现pandas的apply方法对于rowwise的遍历性能是很差的，相反它对column_wise的列遍历倒是效果很好。因此和传统的for循环相比，apply on row几乎没有太大优势。

3、后来又想到了numpy的向量化操作，如果能将上述逻辑转化为向量单位进行操作，会不会有提升？因此就查到了numpy的vectorize方法：

Define a vectorized function which takes a nested sequence of objects or
numpy arrays as inputs and returns an single or tuple of numpy array as
output. The vectorized function evaluates `pyfunc` over successive tuples
of the input arrays like the python map function, except it uses the
broadcasting rules of numpy.

简单说就是能将一个function改造成numpy支持的向量化操作。当然，这个function的参数是有要求的，dataframe或者series肯定是不行的，因此我将本来传入的参数dataframe按列拆开来（幸好列数不多），将每列以ndarray的形式作为参数传入function，然后再用numpy的vectorize改造：

def do_function(array_1,array_2,.....):
    do something
    return something
vec_fun = np.vectorize(do_function)
result = vec_fun(array_1,array_2,.....)

经过实际测试，性能确实有提升，对于1000条数据的性能，提升了30-40秒左右。

4、上述提升仍然是不够的，注意到我外层还有一个循环，能够对这个循环进行优化呢？答案是可以的。python3中，对于列表递推式的实现有优化，内部使用了generator迭代器来实现，比普通的for循环的性能更好，因此外层的循环用列表递推式来优化：

[vec_fun(dataframe) for dataframe in dataframe_list]

经过实地测试，性能确实也有提升，对于1000条数据的性能，提升了20秒左右。

5、到了这个时候，一开始我也不知道该怎么优化下去了。对于循环来说，我能做的已经做了，那么只能去循环内部查看哪些代码块可以进行性能优化。经过漫长的分析，终于发现有一个地方优化后，对于性能会有一个惊人的提升。之前一开始我提到了我的内部循环逻辑中，有列表查询和字典查询，这个就是制约我提升性能的最大敌人！由于功能需要，我需要维护很多字典和列表供字符串处理时进行一些查找操作。这些字典列表规模都很大，基本都有十万-百万级。如果用传统的if somethin in list来进行查找，它的时间效率应该是O(n),随着列表规模的增大而增大的。通过google搜索，发现Set数据结构能够优化查找的效率，它首先会对列表进行去重，然后使用类似于红黑树的数据结构，这样进行查找的时候，它的效率应该是O(logn)。因此将所有list用set重新构建后，发现性能有惊人的提升，对于1000条数据的性能，提升了200秒左右！

经过上述优化后，对于万级别的数据，本来需要24小时才能跑完，目前只需要1个小时的时间就能全部完成，优化效果显著。

当然，优化之路没有终点，我也只是对代码进行了初步的优化，可能还有一些奇技淫巧能够让python程序得到提升，希望对这方面有研究的同学来探讨。