Tips cải thiện tốc độ thực thi của code Python

Chuyện là mình đang làm học Python và có một bài tập mà 1 số test case bị Time Limit Exceeded. Sau một hồi tìm hiểu thì mình nhận ra có một vài cách có thể cải thiện tốc độ code của mình. Những tips này khá hiệu quả khi xử lý input lớn hoặc cũng có thể khiến có code của bạn trở nên Pythonic hơn.

Python có nhiều cấu trúc dữ liệu được tích hợp sẵn như List, Tuple, Set và Dictionary (hay gọi tắt là Dict). Do ảnh hưởng của tư duy của C/C++ nên ban đầu mình thường lúc List.

Nhưng mà trong Python, Set và Dict có hiệu suất tìm kiếm là O(1) vì chúng dùng bảng băm. Do vậy mà trong một số trường hợp, dùng Set hoặc Dict sẽ nhanh hơn rất nhiều so với dùng List.

Đây là một cách khá hay để gán các phần tử trong List chỉ trong 1 dòng duy nhất. Thay vì dùng vòng lặp for như thế này:

Hãy gán các phần tử như thế này:

Python cho phép bạn gán nhiều biến trên cùng một dòng, khiến code của bạn dễ nhìn và gọn gàng hơn.

Python có từ khóa global để khai báo các biến toàn cục. Nhưng các biến global mất nhiều thời gian hơn trong quá trình hoạt động so với biến local. Vì vậy, bạn nên hạn chế sử dụng biến global nếu không cần thiết.

Hàm join() nhanh hơn toán tử + vì toán tử + tạo ra một chuỗi mới rồi mới copy content của chuỗi gốc, việc này làm tốn kha khá thời gian. Nên, thay vì code như này:

Thì, hãy code như này:

Bởi vì khi bạn sử dụng chức năng gọi . (dot), nó bắt đầu bằng cách gọi _getattribute() hoặc _getattribute() và sau đó sử dụng các thao tác từ điển gây tốn thời gian. Thay vì vậy, hãy thử sử dụng from module import function.

Thay vì dùng như này:

Hãy dùng như này:

Sử dụng while 1 thay vì while True sẽ giảm một số thời gian chạy.

C/C++ nhanh hơn Python. Do đó, nhiều package và module được viết bằng C/C++ và có thể được sử dụng trong các chương trình Python. Numpy, Scipy và Pandas là ba trong số đó và rất phổ biến khi làm việc với các tập dữ liệu lớn.