今天我想和大家分享 4 個省時的 Python 技巧，可以節省 10~20% 的 Python 執行時間。
反轉列表
Python 中通常有兩種反轉列表的方法：切片或 reverse() 函數調用。這兩種方法都可以反轉列表，但需要注意的是內置函數 reverse() 會更改原始列表，而切片方法會創建一個新列表。
但是他們的表現呢？哪種方式更有效？讓我們看一下下面的例子：
使用切片：
$ python -m timeit -n 1000000 -s 'import numpy as np' 'mylist=list(np.arange(0, 200))' 'mylist[::-1]'
1000000 loops, best of 5: 15.6 usec per loop
使用 reverse()：
$ python -m timeit -n 1000000 -s 'import numpy as np' 'mylist=list(np.arange(0, 200))' 'mylist.reverse()'
1000000 loops, best of 5: 10.7 usec per loop
這兩種方法都可以反轉列表，但需要注意的是內置函數 reverse() 會更改原始列表，而切片方法會創建一個新列表。
顯然，內置函數 reverse() 比列表切片方法更快！
交換兩個值
用一行代碼交換兩個變量值是一種更具有 Python 風格的方法。
與其他編程語言不同，Python 不需要使用臨時變量來交換兩個數字或值。舉個簡單的例子：
variable_1 = 100
variable_2 = 500
要交換 variable_1 和 variable_2 的值，只需要一行代碼。
variable_1, variable_2 = variable_2, variable_1
您也可以對字典使用相同的技巧：
md[key_2], md[key_1] = md[key_1], md[key_2]
該技巧可以避免多次迭代和復雜的數據轉換，從而減少執行時間。
在函數內部循環
我們都喜歡創建自定義函數來執行我們自己的特定任務。然后使用 for 循環遍歷這些函數，多次重復該任務。
但是，在 for 循環中使用函數需要更長的執行時間，因為每次迭代都會調用該函數。
相反，如果在函數內部實現了 for 循環，則該函數只會被調用一次。
為了更清楚地解釋，讓我們舉個例子！另外，搜索公眾號Linux就該這樣學后臺回復“git書籍”，獲取一份驚喜禮包。
首先創建一個簡單的字符串列表：
list_of_strings = ['apple','orange','banana','pineapple','grape']
創建兩個函數，函數內部和外部都有 for 循環，從簡單的開始。
def only_function(x):new_string = x.capitalize()out_putstring = x + " " + new_stringprint(output_string)
和一個帶有循環的 for 函數：
def for_in_function(listofstrings):for x in list_of_strings:new_string = x.capitalize()output_string = x + " " + new_stringprint(output_string)
顯然，這兩個函數的輸出是一樣的。
然后，讓我們比較一下，哪個更快？
如您所見，在函數內使用 for 循環會稍微快一些。
減少函數調用次數
判斷對象的類型時，使用 isinstance() 最好，其次是對象類型標識 id()，對象值 type() 最后。
# Check if num an int type
type(num) == type(0) # Three function calls
type(num) is type(0) # Two function calls
isinstance(num,(int)) # One function call
不要將重復操作的內容作為參數放在循環條件中，避免重復操作。
# Each loop the len(a) will be called
while i < len(a):statement
# Only execute len(a) once
m = len(a)
while i < m:statement
要在模塊 X 中使用函數或對象 Y，請直接使用 from X import Y 而不是 import X; then X.Y。這減少了使用 Y 時的一次查找（解釋器不必先查找 X 模塊，然后在 X 模塊的字典中查找 Y）。
總而言之，你可以大量使用 Python 的內置函數。提高 Python 程序的速度，同時保持代碼簡潔易懂。
如果想進一步了解 Python 的內置函數，可以參考下表，或查看以下網站（https://docs.python.org/3/library/functions.html）：
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