为提高回测和实盘交易速度,真格量化已经做了各种软硬件的性能优化,但还有一部分的代码性能优化工作最终需要用户自己来进行。
代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高。根据 80/20 原则,实现程序的重构、优化、扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量。优化通常包含两方面的内容:减小代码的规模,提高代码的运行效率。
改进算法,选择合适的数据结构
一个良好的算法能够对性能起到关键作用,因此性能改进的首要点是对算法的改进。在算法的时间复杂度排序上依次是:
O(1) -> O(lg n) -> O(n lg n) -> O(n^2) -> O(n^3) -> O(n^k) -> O(k^n) -> O(n!)
因此如果能够在时间复杂度上对算法进行一定的改进,对性能的提高不言而喻。但对具体算法的改进不属于本文讨论的范围,读者可以自行参考这方面资料。下面的内容将集中讨论数据结构的选择。
字典 (dictionary) 与列表 (list)
Python 字典中使用了 hash table,因此查找操作的复杂度为 O(1),而 list 实际是个数组,在 list 中,查找需要遍历整个 list,其复杂度为 O(n),因此对成员的查找访问等操作字典要比 list 更快。
例如
from time import time
t = time()
list=['a','b','is','python','jason','hello','hill','with','phone','test',
'dfdf','apple','pddf','ind','basic','none','baecr','var','bana','dd','wrd']
#list = dict.fromkeys(list,True)
print list
filter = []
for i in range (1000000):
for find in ['is','hat','new','list','old','.']:
if find not in list:
filter.append(find)
print "total run time:"
print time()-t
上述代码运行大概需要 16.09seconds。如果去掉行 #list = dict.fromkeys(list,True) 的注释,将 list 转换为字典之后再运行,时间大约为 8.375 seconds,效率大概提高了一半。因此在需要多数据成员进行频繁的查找或者访问的时候,使用 dict 而不是 list 是一个较好的选择。
集合 (set) 与列表 (list)
set 的 union, intersection,difference 操作要比 list 的迭代要快。因此如果涉及到求 list 交集,并集或者差的问题可以转换为 set 来操作。
例如,求 list 的交集:
from time import time
t = time()
lista=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,13,34,53,42,44]
listb=[2,4,6,9,23]
intersection=[]
for i in range (1000000):
for a in lista:
for b in listb:
if a == b:
intersection.append(a)
print "total run time:"
print time()-t
上述程序的运行时间大概为:
total run time:38.4070000648
改为使用 set 求交集
from time import time
t = time()
lista=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,13,34,53,42,44]
listb=[2,4,6,9,23]
intersection=[]
for i in range (1000000):
list(set(lista)&set(listb))
print "total run time:"
print time()-t
改为 set 后程序的运行时间缩减为 8.75,提高了 4 倍多,运行时间大大缩短。读者可以自行使用set的 其他的操作进行测试。
set 常见用法
对循环的优化
对循环的优化所遵循的原则是尽量减少循环过程中的计算量,有多重循环的尽量将内层的计算提到上一层。下面通过实例来对比循环优化后所带来的性能的提高。下边这段代码,如果不进行循环优化,其大概的运行时间约为 132.375s。
进行循环优化前
from time import time
t = time()
lista = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
listb =[0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,0.01]
for i in range (1000000):
for a in range(len(lista)):
for b in range(len(listb)):
x=lista[a]+listb
print "total run time:"
print time()-t
现在进行如下优化,将长度计算提到循环外,range 用 xrange 代替(xrange() 函数用法与 range 完全相同,所不同的是生成的不是一个数组,而是一个生成器,它不会将数据直接生成一个list,而是每次调用返回其中的一个值),同时将第三层的计算 lista[a] 提到循环的第二层。
循环优化后
from time import time
t = time()
lista = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
listb =[0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,0.01]
len1=len(lista)
len2=len(listb)
for i in xrange (1000000):
for a in xrange(len1):
temp=lista[a]
for b in xrange(len2):
x=temp+listb
print "total run time:"
print time()-t
上述优化后的程序其运行时间缩短为 102.171999931s。在清单 4 中 lista[a] 被计算的次数为 10000001010,而在优化后的代码中被计算的次数为 1000000*10,计算次数大幅度缩短,因此性能有所提升。
充分利用 Lazy if-evaluation 的特性
Python 中条件表达式是 lazy evaluation 的,也就是说如果存在条件表达式 if x and y,在 x 为 false 的情况下 y 表达式的值将不再计算。因此可以利用该特性在一定程度上提高程序效率。
例子,利用lazy evaluation的特性
from time import time
t = time()
abbreviations = ['cf.', 'e.g.', 'ex.', 'etc.', 'fig.', 'i.e.', 'Mr.', 'vs.']
for i in range (1000000):
for w in ('Mr.', 'Hat', 'is', 'chasing', 'the', 'black', 'cat', '.'):
if w in abbreviations:
#if w[-1] == '.' and w in abbreviations:
pass
print "total run time:"
print time()-t
在未进行优化之前程序的运行时间大概为 8.84s,如果使用注释行代替第一个 if,运行的时间大概为 6.17s。
字符串的优化
Python 中的字符串对象是不可改变的,因此对任何字符串的操作如拼接,修改等都将产生一个新的字符串对象,而不是基于原字符串,因此这种持续的 copy 会在一定程度上影响 python 的性能。对字符串的优化也是改善性能的一个重要的方面,特别是在处理文本较多的情况下。字符串的优化主要集中在以下几个方面:
1,在字符串连接的使用尽量使用 join() 而不是 +:在下边的例子中使用 + 进行字符串连接大概需要 0.125 s,而使用 join 缩短为 0.016s。因此在字符的操作上 join 比 + 要快,因此要尽量使用 join 而不是 +。
使用 join 而不是 + 连接字符串
from time import time
t = time()
s = ""
list = ['a','b','b','d','e','f','g','h','i','j','k','l','m','n']
for i in range (10000):
for substr in list:
s+= substr
print "total run time:"
print time()-t
同时要避免:
s = ""
for x in list:
s += func(x)
而是要使用:
slist = [func(elt) for elt in somelist]
s = "".join(slist)
2、当对字符串可以使用正则表达式或者内置函数来处理的时候,选择内置函数。如 str.isalpha(),str.isdigit(),str.startswith((‘x’, ‘yz’)),str.endswith((‘x’, ‘yz’))
3、对字符进行格式化比直接串联读取要快,因此要使用
out = ""%s%s%s%s"
% (head, prologue, query, tail)
而避免
out = "" + head + prologue + query + tail + ""
使用列表解析(list comprehension)和生成器表达式(generator expression)
列表解析要比在循环中重新构建一个新的 list 更为高效,因此我们可以利用这一特性来提高运行的效率。
from time import time
t = time()
list = ['a','b','is','python','jason','hello','hill','with','phone','test',
'dfdf','apple','pddf','ind','basic','none','baecr','var','bana','dd','wrd']
total=[]
for i in range (1000000):
for w in list:
total.append(w)
print "total run time:"
print time()-t
使用列表解析:
for i in range (1000000):
a = [w for w in list]
上述代码直接运行大概需要 17s,而改为使用列表解析后 ,运行时间缩短为 9.29s。将近提高了一半。生成器表达式则是在 Python 2.4 中引入的新内容,语法和列表解析类似,但是在大数据量处理时,生成器表达式的优势较为明显,它并不创建一个列表,只是返回一个生成器,因此效率较高。在上述例子上中代码 a = [w for w in list] 修改为 a = (w for w in list),运行时间进一步减少,缩短约为 2.98s。
其他优化技巧
1,如果需要交换两个变量的值使用 a,b=b,a 而不是借助中间变量 t=a;a=b;b=t;
>>> from timeit import Timer
>>> Timer("t=a;a=b;b=t","a=1;b=2").timeit()
0.25154118749729365
>>> Timer("a,b=b,a","a=1;b=2").timeit()
0.17156677734181258
2、在循环的时候使用 xrange 而不是 range;使用 xrange 可以节省大量的系统内存,因为 xrange() 在序列中每次调用只产生一个整数元素。而 range() 將直接返回完整的元素列表,用于循环时会有不必要的开销。不过在 Python3 中 xrange 不再存在,里面 range 提供一个可以遍历任意长度的范围的 iterator。
3、使用局部变量,避免滥用”global” 关键字。Python 访问局部变量会比全局变量要快得多,因此可以利用这一特性提升性能。
4、if done is not None 比语句 if done != None 更快,读者可以自行验证;
5、在耗时较多的循环中,可以把函数的调用改为内联的方式;
6、使用级联比较 “x < y < z” 而不是 “x < y and y < z”;
7、while 1 要比 while True 更快(当然后者的可读性更好);
8、build in 函数通常较快,add(a,b) 要优于 a+b。
内容参考
https://www.cnblogs.com/hello--the-world/archive/2012/08/02/2619981.html
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