鄭明秀

(西南民族大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，四川 成都 610041)

Python是一個(gè)有條理且強(qiáng)大的面向?qū)ο蟮某绦蛟O(shè)計(jì)語言[1].目前進(jìn)入TIOBE世界編程語言排行榜前三名[2].Python正變得越來越普遍，它已經(jīng)是各高校對于需要編程的所有科目的第一選擇，并且現(xiàn)在也得到了工業(yè)世界的青睞.它的可擴(kuò)展性，可嵌入性，豐富的庫等特點(diǎn)，使其廣泛應(yīng)用于系統(tǒng)維護(hù)、圖形處理、數(shù)據(jù)分析，文本處理，數(shù)據(jù)庫編程，網(wǎng)絡(luò)編程，機(jī)器學(xué)習(xí)，人工智能等方面[3-7].

Python具有高度的表現(xiàn)力且容易上手，其核心運(yùn)行于一組非常優(yōu)化的指令上，編程人員無需考慮底層計(jì)算元素，而專注于算法實(shí)現(xiàn)，這使得高度抽象化的軟件在高度復(fù)雜化的硬件平臺(tái)上較低的執(zhí)行效率[8-11]，其巨大的性能代價(jià)包括：Python虛擬機(jī)抽象讓矢量操作不能直接可用，還影響了保存L1/L2緩存中相關(guān)數(shù)據(jù)的優(yōu)化，最本質(zhì)的因素是其動(dòng)態(tài)類型以及并不是一門編譯性的語言[12].其性能代價(jià)已成為業(yè)界的最大詬病，但是它能快速實(shí)現(xiàn)原型，若能根據(jù)操作對象做適當(dāng)?shù)拇a優(yōu)化，則能大幅提高代碼運(yùn)行效率.

Python應(yīng)用于各領(lǐng)域，其中有大量的信息處理，信息處理中對字符串的處理占很高的比例，本文針對字符串操作方法性能作實(shí)驗(yàn)對比研究.

1 Python內(nèi)存管理機(jī)制

Python是一種動(dòng)態(tài)類型語言，采用基于值的內(nèi)存管理機(jī)制，變量中并不直接存放值，而是存放值的引用[13-14].在程序執(zhí)行過程中，變量名被綁定到不同的值，賦值運(yùn)算符只是創(chuàng)建變量名稱和值之間的關(guān)聯(lián).每個(gè)值都有自己的類型，但是變量名稱是沒有類型的，執(zhí)行過程中，一個(gè)變量名可以綁定任意類型的值[15].

Python有兩種共存的內(nèi)存管理機(jī)制：引用計(jì)數(shù)和垃圾回收.引用計(jì)數(shù)是一種非常高效的內(nèi)存管理手段，當(dāng)一個(gè)Python對象被引用時(shí)其引用計(jì)數(shù)增加1，當(dāng)其不再被某變量引用時(shí)則計(jì)數(shù)減1，當(dāng)引用計(jì)數(shù)等于0時(shí)對象被垃圾回收器刪除.

字符串是Python中不可變序列，不能直接對字符串對象進(jìn)行元素的增刪改操作.因此對字符串的增刪改操作都將產(chǎn)生一個(gè)新的字符串，即在內(nèi)存中重新分配內(nèi)存空間并進(jìn)行復(fù)制操作.

2 研究方法

2.1 基本假定

實(shí)際場景中對字符串的操作需求紛繁復(fù)雜，可能包含字符串的索引、切片、拼接、復(fù)制、搜索、統(tǒng)計(jì)、修改等等，為便于獲取實(shí)驗(yàn)對比數(shù)據(jù)：

a)本實(shí)驗(yàn)僅研究字符串的拼接效率;

b)為簡化實(shí)驗(yàn)，拼接對象假定為一個(gè)簡單的短字符串;

c)實(shí)驗(yàn)研究三種字符串拼接方式：+運(yùn)算符，join()函數(shù)以及推導(dǎo)式應(yīng)用

2.2 研究內(nèi)容

實(shí)驗(yàn)中需要處理時(shí)間，time庫是python提供的處理時(shí)間的標(biāo)準(zhǔn)庫，它提供系統(tǒng)級(jí)精確計(jì)時(shí)器的計(jì)時(shí)功能，可以用來分析程序的性能.本實(shí)驗(yàn)中僅需要使用其time()函數(shù)獲得程序運(yùn)行起始時(shí)刻和終止時(shí)刻，從而取得程序的運(yùn)行時(shí)間.

使用如下代碼計(jì)算連接運(yùn)算符+的運(yùn)算時(shí)間：

join()函數(shù)拼接字符串時(shí)需要生成列表，采用append()函數(shù)生成列表后使用join()連接字符串的代碼如下：

采用列表推導(dǎo)式生成列表，再使用join()函數(shù)連接字符串的代碼如下：

為了保證實(shí)驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)定性，避免因計(jì)算機(jī)內(nèi)隨機(jī)因素導(dǎo)致的測試誤差偏移過大，代碼中的n值取1000000～100000000.

3 實(shí)驗(yàn)方法

3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境

本實(shí)驗(yàn)在如下約束條件下進(jìn)行：

·編程工具：Pycharm;

·解釋器版本：python 3.7.0

·測試數(shù)據(jù)

√數(shù)據(jù)屬性：字符串;

√數(shù)據(jù)規(guī)模：1000000～10000000;

√數(shù)據(jù)組數(shù)：10?10組，即10個(gè)不同規(guī)模的數(shù)據(jù)組，每個(gè)不同規(guī)模的數(shù)據(jù)各自10組;

·實(shí)驗(yàn)環(huán)境

√OS：windows8.1中文版;

√處理器：Intel(R)CoreTMi7 4710MQ＠2.50GHz 2.50GHz

√RAM：8G

√系統(tǒng)類型：64位操作系統(tǒng)，基于x64的處理器

3.2 補(bǔ)充說明

實(shí)驗(yàn)是由代碼運(yùn)行的起始時(shí)刻點(diǎn)與終止時(shí)刻之差表示代碼運(yùn)行的時(shí)間，系統(tǒng)中其它程序?qū)PU的占用將對實(shí)驗(yàn)結(jié)果產(chǎn)生較大的影響，因此實(shí)驗(yàn)開始前盡量關(guān)閉其它應(yīng)用軟件，降低計(jì)算機(jī)內(nèi)部隨機(jī)因素對實(shí)驗(yàn)結(jié)果可靠性的影響.另外需要多次實(shí)驗(yàn)采集實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)樣本，以提高實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可信度.此研究對字符串連接進(jìn)行了10次百萬次級(jí)到千萬次級(jí)運(yùn)行時(shí)間的數(shù)據(jù)采集.

4 實(shí)驗(yàn)分析

4.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析

為避免實(shí)驗(yàn)受隨機(jī)因素影響，上述實(shí)驗(yàn)共進(jìn)行10次，下面從三個(gè)角度展示實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù).表1是其中一次一百萬次級(jí)到一千萬次級(jí)字符串連接，三種連接方式的運(yùn)行時(shí)間數(shù)據(jù)樣本.數(shù)據(jù)顯示連接運(yùn)算符“+”需要的運(yùn)行時(shí)間明顯高于另外兩種連接方式.

表1 三種連接方式的運(yùn)行時(shí)間Table 1 Running time of three connection modes

表2是各種規(guī)模數(shù)據(jù)10次實(shí)驗(yàn)運(yùn)行時(shí)間均值.表2于表1數(shù)據(jù)對照，可以看出同等數(shù)據(jù)規(guī)模的單次實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與均值之間差距不大.表3是數(shù)據(jù)規(guī)模500萬次級(jí)的10次實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，可以看出10次同等數(shù)據(jù)規(guī)模的三種不同連接方式的自身的運(yùn)行時(shí)間相近.因此可以認(rèn)為本次實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)樣本是可信的.

表2 10次實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)均值Table 2 Mean value of 10 times experiment

表3 數(shù)據(jù)規(guī)模5000000時(shí)運(yùn)行時(shí)間Table 3 Running time of data size is 5 millions

4.2 可視化分析

圖1和圖2是對表2數(shù)據(jù)的可視化展示，可以看出連接運(yùn)算符+隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增長，其運(yùn)行時(shí)間增長趨勢是非常明顯的，其圖形顯示不是線性關(guān)系，而是某種指數(shù)關(guān)系.由于連接運(yùn)算符+所用運(yùn)行時(shí)間遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于另兩種連接方式，因此圖1中看不出join方法和推導(dǎo)式＆join方法連接方式的趨勢，這兩種方式的運(yùn)行時(shí)間對于連接運(yùn)算符而言微乎其微.

圖2是join()方法和推導(dǎo)式＆join()方法運(yùn)行時(shí)間的對比圖，圖形顯示這兩種連接方式使用推導(dǎo)式產(chǎn)生字符串列表后進(jìn)行字符串連接的運(yùn)行時(shí)間明顯更少，兩種連接方式運(yùn)行時(shí)間均伴隨數(shù)據(jù)規(guī)模的增長呈線性趨勢.

圖1 三種連接方式運(yùn)行時(shí)間曲線圖Fig.1 Curves of running time of three connections

圖2 Join方法與推導(dǎo)式＆join方法對比圖Fig.2 Comparison between join()and derived＆join()

5 結(jié)論

本實(shí)驗(yàn)通過對三種不同連接方式的百萬次級(jí)到千萬次級(jí)數(shù)據(jù)規(guī)模的代碼多次運(yùn)行時(shí)間采樣，從采樣樣本觀察分析可知連接運(yùn)算符“+”的代碼運(yùn)行效率極低，隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增長，其運(yùn)行時(shí)間呈指數(shù)級(jí)增長;join()方法連接字符串的運(yùn)行時(shí)間遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于使用“+”運(yùn)算符連接字符串，對于大規(guī)模數(shù)據(jù)情況，join()方法的時(shí)間較“+”運(yùn)算符，其耗時(shí)微乎其微.當(dāng)推導(dǎo)式配合join()方法后，運(yùn)行時(shí)間再次明顯下降.

鑒于Python在如今大數(shù)據(jù)時(shí)代的流行趨勢，這次實(shí)驗(yàn)研究對于使用Python作為大數(shù)據(jù)處理工具的代碼優(yōu)化具有一定的指導(dǎo)意義.