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python中怎么排序數組?python為啥運行效率不高?

2020-08-19 13:48:18 | 來源:中培企業IT培訓網

經過數十年的艱苦努力,Python才受到編程社區的贊賞。自2010年以來,Python蓬勃發展,并最終超過C,C#,Java和JavaScript。如今python可謂是我們日常比較常見的編程語言之一了。因此在使用Python進行編程時遇到任何問題,只需在線搜索即可獲得答案。因為在那之前總會有人遇到這個問題,例如python中怎么排序數組,python為啥運行效率不高等問題。

  python中數組排序的方法:

1、一維數組采用sort函數進行排序;

2、多維數組利用sort函數結合lambda匿名函數進行排序。

  1、數組排序

a = [3,1,4,6]

a.sort()

print(a)

執行結果:

  2、多維數組排

a = [['5.1.5.40580', 29], ['5.0.8.14000', 11], ['5.0.8.14999', 59], ['5.1.4.37882', 4]]

a.sort(key=lambda x:x[1],reverse=True)

print(a)

key=lambda x:x[1]:按照數組索引1列進行排序,無此參數默認以0列進行排序。

reverse=True:倒序,無此參數默認升序。

執行結果:

  python為啥運行效率不高?

第一:python是動態語言

一個變量所指向對象的類型在運行時才確定,編譯器做不了任何預測,也就無從優化。舉一個簡單的例子: r = a + b。 a和b相加,但a和b的類型在運行時才知道,對于加法操作,不同的類型有不同的處理,所以每次運行的時候都會去判斷a和b的類型,然后執行對應的操作。而在靜態語言如C++中,編譯的時候就確定了運行時的代碼。

另外一個例子是屬性查找,關于具體的查找順序在《python屬性查找》中有詳細介紹。簡而言之,訪問對象的某個屬性是一個非常復雜的過程,而且通過同一個變量訪問到的python對象還都可能不一樣。而在C語言中,訪問屬性用對象的地址加上屬性的偏移就可以了。

第二:python是解釋執行,但是不支持JIT(just in time compiler)。雖然大名鼎鼎的google曾經嘗試Unladen Swallow 這個項目,但最終也折了。

第三:python中一切都是對象,每個對象都需要維護引用計數,增加了額外的工作。

第四:python GIL,GIL是Python最為詬病的一點,因為GIL,python中的多線程并不能真正的并發。如果是在IO bound的業務場景,這個問題并不大,但是在CPU BOUND的場景,這就很致命了。所以筆者在工作中使用python多線程的情況并不多,一般都是使用多進程(pre fork),或者在加上協程。即使在單線程,GIL也會帶來很大的性能影響,因為python每執行100個opcode(默認,可以通過sys.setcheckinterval()設置)就會嘗試線程的切換,具體的源代碼在ceval.c::PyEval_EvalFrameEx。

第五:垃圾回收,這個可能是所有具有垃圾回收的編程語言的通病。python采用標記和分代的垃圾回收策略,每次垃圾回收的時候都會中斷正在執行的程序,造成所謂的頓卡。infoq上有一篇文章,提到禁用Python的GC機制后,Instagram性能提升了10%。感興趣的讀者可以去細讀。

以上就是關于python中怎么排序數組,以及python為啥運行效率不高的全部內容,想了解更多關于python的信息,請繼續關注中培偉業。

標簽: Python 軟件研發
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