如何提高以下代码的性能?
BANNED_DOORBOTS = {...}
async def execute_query(self, query):
async with self.pool.acquire() as conn:
async with conn.cursor() as cur:
await cur.execute(query)
records = []
async for row in cur:
if row[0] not in BANNED_DOORBOTS:
records.append({
'key1': row[0],
'key2': row[1]
})
return records
我不想每次if row[0] not in BANNED_DOORBOTS
检查。
怎么避免这个?
通常,records
中有超过一百(最多20 000)个元素。也许我可以预先分配一些空间以避免重新分配?
答案 0 :(得分:5)
每次从数据库查询重建列表。
我要求数据库不返回被禁止的记录:
from psycopg2 import sql # safe SQL composing
# Add a NOT IN clause to filter out banned doorbots, generating a
# separate parameter placeholder per value
query = sql.SQL(query) + sql.SQL(' WHERE ding_id NOT IN ({})').format(
sql.SQL(', ').join([sql.Placeholder()] * len(BANNED_DOORBOTS)))
await cur.execute(query, BANNED_DOORBOTS)
我在这里使用psycopg.sql
framework进行合成,但您也可以使用字符串格式(对占位符使用'%s'
)。
考虑将BANNED_DOORBOTS
集合放在数据库中的表中,以便您可以使用WHERE ding_id NOT IN (SELECT id from BANNED_DOORBOTS WHERE id IS NOT NULL)
子查询。这样你仍然可以获得更好的性能(数据库可以针对此进行优化),而且你不必生成占位符。
接下来,使用列表推导来构建列表。这样更快,因为它避免了重复的list.append
查找和方法调用。将列名称定义为元组,并将其与每行一起压缩:
keys = ('ding_id', 'doorbot_id', 'created_at', 'address', 'latitude',
'longitude', 'ding_kind')
return [dict(zip(keys, row)) async for row in cur]
async for
列表推导语法需要Python 3.6或更高版本。
aiopg
驱动程序允许您配置一个替代游标工厂,already produces dictionaries,可能更快。然后你根本不必使用任何列表理解:
from psycopg2.extras import RealDictCursor
# configure cursor to yield dictionaries rather than tuples
async with conn.cursor(cursor_factory=RealDictCursor) as cur:
await cur.execute(query, BANNED_DOORBOTS)
# directly return the cursor; have the caller do the async iteration
return cur
如果您不想让调用者负责循环,但是 要生成列表,请使用cursor.fetchall()
method生成该列表;每个元素都是字典:
# configure cursor to yield dictionaries rather than tuples
async with conn.cursor(cursor_factory=RealDictCursor) as cur:
await cur.execute(query, BANNED_DOORBOTS)
return await cur.fetchall()