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python函数性能 python代码( 四 )

IT技术模块


def setUp(self)：
self.original_list = list(range(10))
我们已经使用了 unittest.TestCase.setUp()方法来创建单独的测试数据片段 。
def test_list_succeed(self):
items = self.original_list[:]
with Atomic.Atomic(items) as atomic:
atomic.append(1999)
atomic.insert(2, -915)
del atomic[5]
atomic[4]= -782
atomic.insert(0, -9)
self.assertEqual(items,
[-9, 0, 1, -915, 2, -782, 5, 6, 7, 8, 9, 1999])
def test_list_fail(self):
items = self.original_list[:]
with self.assertRaises(AttributeError):
with Atomic.Atomic(items) as atomic:
atomic.append(1999)
atomic.insert(2, -915)
del atomic[5]
atomic[4] = -782
atomic.poop() # Typo
self.assertListEqual(items, self.original_list)
这里，我们直接在测试方法中编写了测试代码，而不需要一个内部函数 ， 也不再使用unittest.TestCase.assertRaised()作为上下文管理器(期望代码产生AttributeError) 。最后我们也使用了 Python 3.1 的 unittest.TestCase.assertListEqual()方法 。
正如我们已经看到的，Python的测试模块易于使用，并且极为有用，在我们使用 TDD的情况下更是如此 。它们还有比这里展示的要多得多的大量功能与特征——比如，跳过测试的能力，这有助于理解平台差别——并且这些都有很好的文档支持 。缺失的一个功能——但nose与py.test提供了——是测试发现，尽管这一特征被期望在后续的Python版本(或许与Python 3.2—起)中出现 。
性能剖析（Profiling）
如果程序运行很慢，或者消耗了比预期内要多得多的内存，那么问题通常是选择的算法或数据结构不合适，或者是以低效的方式进行实现 。不管问题的原因是什么，最好的方法都是准确地找到问题发生的地方,而不只是检査代码并试图对其进行优化 。随机优化会导致引入bug,或者对程序中本来对程序整体性能并没有实际影响的部分进行提速 ， 而这并非解释器耗费大部分时间的地方 。
在深入讨论profiling之前，注意一些易于学习和使用的Python程序设计习惯是有意义的，并且对提高程序性能不无裨益 。这些技术都不是特定于某个Python版本的，而是合理的Python程序设计风格 。第一，在需要只读序列时，最好使用元组而非列表； 第二，使用生成器，而不是创建大的元组和列表并在其上进行迭代处理；第三，尽量使用Python内置的数据结构 dicts、lists、tuples 而不实现自己的自定义结构，因为内置的数据结构都是经过了高度优化的；第四，从小字符串中产生大字符串时，不要对小字符串进行连接，而是在列表中累积 ， 最后将字符串列表结合成为一个单独的字符串；第五，也是最后一点 ， 如果某个对象(包括函数或方法)需要多次使用属性进行访问(比如访问模块中的某个函数)，或从某个数据结构中进行访问，那么较好的做法是创建并使用一个局部变量来访问该对象，以便提供更快的访问速度 。
Python标准库提供了两个特别有用的模块，可以辅助调査代码的性能问题 。一个是timeit模块——该模块可用于对一小段Python代码进行计时，并可用于诸如对两个或多个特定函数或方法的性能进行比较等场合 。另一个是cProfile模块，可用于profile 程序的性能——该模块对调用计数与次数进行了详细分解，以便发现性能瓶颈所在 。
为了解timeit模块 ， 我们将查看一些小实例 。假定有3个函数function_a()、 function_b()、function_c(), 3个函数执行同样的计算，但分别使用不同的算法 。如果将这些函数放于同一个模块中(或分别导入) ， 就可以使用timeit模块对其进行运行和比较 。下面给出的是模块最后使用的代码：

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