今天翻电脑时突然发现有个存了很多照片和视频的文件夹，想起来是去年换手机（流行的小5）时拷出来的。看了几张
照片，往事又一幕幕的浮现在脑海，好吧，我是个感性的人。所以就想把这些照片翻着看一遍，可是拷出来的照片手机
里是按时间自动分文件夹的，一个一个文件夹拷很是麻烦，于是打算写个python小脚本来完成这个工作（扯这么多，终于
到主题了，囧）
这是待拷贝的文件夹根目录，每个子目录下都有若干照片。
废话少说，上代码：
# -*- coding: utf-8 -*-
#!/usr/bin/python
#Filename:copyfile.py
import os,shutil
def mycopy(srcpath,dstpath):
if not os.path.exists(srcpath):
print "srcpath not exist!"
if not os.path.exists(dstpath):
print "dstpath not exist!"
for root,dirs,files in os.walk(srcpath,True):
for eachfile in files:
shutil.copy(os.path.join(root,eachfile),dstpath)
srcpath='e:\\pic'
dstpath='f:\\pictotal'
mycopy(srcpath,dstpath)
运行这个脚本，去f盘看看：
照片都拷贝了过来，果然有很多照片（底下还有很多，没截完）
代码没有什么难懂的，主要是os.walk（）函数，这个函数返回指定路径的三元组(起始路径，起始路径下的目录，起始路径下不带路径名的文件名列表)
它直接可以递归遍历到指定目录下的所有目录及文件名，比较好用。
也可以用os.listdir(dirname)：函数来实现，listdir函数列出dirname下的目录和文件，然后通过一个判断：若是文件，则拷贝；若是目录，则继续递归
遍历，显然没有walk（）函数用起来方便。不过不知道walk（）函数内部是怎么实现的，若是直接将根目录下的所有文件存在list中性能上可能不太好，
后面可以用listdir（）对比测一下。
可以看出，python仅需短短几行的代码就完成了这个工作，还是很方便的。若用C++来实现代码就比这个长了。
可见，语言无所谓高低，能高效方便实现目标就好，不是吗？
Python代码性能优化
代码优化能够让程序运行更快，它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高，根据 80/20 原则，实现程序的重构、优化、扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量。优化通常包含两方面的内容：减小代码的体积，提高代码的运行效率。
改进算法，选择合适的数据结构
一个良好的算法能够对性能起到关键作用，因此性能改进的首要点是对算法的改进。在算法的时间复杂度排序上依次是：
O(1) -> O(lg n) -> O(n lg n) -> O(n^2) -> O(n^3) -> O(n^k) -> O(k^n) -> O(n!)
因此如果能够在时间复杂度上对算法进行一定的改进，对性能的提高不言而喻。但对具体算法的改进不属于本文讨论的范围，读者可以自行参考这方面资料。下面的内容将集中讨论数据结构的选择。
字典 (dictionary) 与列表 (list)
Python 字典中使用了 hash table，因此查找操作的复杂度为 O(1)，而 list 实际是个数组，在 list 中，查找需要遍历整个 list，其复杂度为 O(n)，因此对成员的查找访问等操作字典要比 list 更快。
清单 1. 代码 dict.py
from time import time
t = time()
list = ['a','b','is','python','jason','hello','hill','with','phone','test',
'dfdf','apple','pddf','ind','basic','none','baecr','var','bana','dd','wrd']
#list = dict.fromkeys(list,True)
print list
filter = []
for i in range (1000000):
for find in ['is','hat','new','list','old','.']:
if find not in list:
filter.append(find)
print "total run time:"
print time()-t
上述代码运行大概需要 16.09seconds。如果去掉行 #list = dict.fromkeys(list,True) 的注释，将 list 转换为字典之后再运行，时间大约为 8.375 seconds，效率大概提高了一半。因此在需要多数据成员进行频繁的查找或者访问的时候，使用 dict 而不是 list 是一个较好的选择。
集合 (set) 与列表 (list)
set 的 union， intersection，difference 操作要比 list 的迭代要快。因此如果涉及到求 list 交集，并集或者差的问题可以转换为 set 来操作。
清单 2. 求 list 的交集：
from time import time
t = time()
lista=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,13,34,53,42,44]
listb=[2,4,6,9,23]
intersection=[]
for i in range (1000000):
for a in lista:
for b in listb:
if a == b:
intersection.append(a)
print "total run time:"
print time()-t
上述程序的运行时间大概为：
total run time:38.4070000648
清单 3. 使用 set 求交集
from time import time
t = time()
lista=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,13,34,53,42,44]
listb=[2,4,6,9,23]
intersection=[]
for i in range (1000000):
list(set(lista)&set(listb))
print "total run time:"
print time()-t
改为 set 后程序的运行时间缩减为 8.75，提高了 4 倍多，运行时间大大缩短。读者可以自行使用表 1 其他的操作进行测试。
表 1. set 常见用法
对循环的优化
对循环的优化所遵循的原则是尽量减少循环过程中的计算量，有多重循环的尽量将内层的计算提到上一层。 下面通过实例来对比循环优化后所带来的性能的提高。程序清单 4 中，如果不进行循环优化，其大概的运行时间约为 132.375。
清单 4. 为进行循环优化前
from time import time
t = time()
lista = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
listb =[0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,0.01]
for i in range (1000000):
for a in range(len(lista)):
for b in range(len(listb)):
x=lista[a]+listb[b]
print "total run time:"
print time()-t
现在进行如下优化，将长度计算提到循环外，range 用 xrange 代替，同时将第三层的计算 lista[a] 提到循环的第二层。
清单 5. 循环优化后
from time import time
t = time()
lista = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
listb =[0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,0.01]
len1=len(lista)
len2=len(listb)
for i in xrange (1000000):
for a in xrange(len1):
temp=lista[a]
for b in xrange(len2):
x=temp+listb[b]
print "total run time:"
print time()-t
上述优化后的程序其运行时间缩短为 102.171999931。在清单 4 中 lista[a] 被计算的次数为 1000000*10*10，而在优化后的代码中被计算的次数为 1000000*10，计算次数大幅度缩短，因此性能有所提升。
充分利用 Lazy if-evaluation（短路求值） 的特性
python 中条件表达式是 lazy evaluation 的，也就是说如果存在条件表达式 if x and y，在 x 为 false 的情况下 y 表达式的值将不再计算。因此可以利用该特性在一定程度上提高程序效率。
清单 6. 利用 Lazy if-evaluation 的特性
from time import time
t = time()
abbreviations = ['cf.', 'e.g.', 'ex.', 'etc.', 'fig.', 'i.e.', 'Mr.', 'vs.']
for i in range (1000000):
for w in ('Mr.', 'Hat', 'is', 'chasing', 'the', 'black', 'cat', '.'):
if w in abbreviations:
#if w[-1] == '.' and w in abbreviations:
pass
print "total run time:"
print time()-t
在未进行优化之前程序的运行时间大概为 8.84，如果使用注释行代替第一个 if，运行的时间大概为 6.17。
字符串的优化
python 中的字符串对象是不可改变的，因此对任何字符串的操作如拼接，修改等都将产生一个新的字符串对象，而不是基于原字符串，因此这种持续的 copy 会在一定程度上影响 python 的性能。对字符串的优化也是改善性能的一个重要的方面，特别是在处理文本较多的情况下。字符串的优化主要集中在以下几个方面：
1、在字符串连接的使用尽量使用 join() 而不是 +：在代码清单 7 中使用 + 进行字符串连接大概需要 0.125 s，而使用 join 缩短为 0.016s。因此在字符的操作上 join 比 + 要快，因此要尽量使用 join 而不是 +。
清单 7. 使用 join 而不是 + 连接字符串
from time import time
t = time()
s = ""
list = ['a','b','b','d','e','f','g','h','i','j','k','l','m','n']
for i in range (10000):
for substr in list:
s+= substr
print "total run time:"
print time()-t
同时要避免：
- s = ""
- for x in list:
- s += func(x)
而是要使用：
- slist = [func(elt) for elt in somelist]
- s = "".join(slist)
2、当对字符串可以使用正则表达式或者内置函数来处理的时候，选择内置函数。如 str.isalpha()，str.isdigit()，str.startswith((‘x’, ‘yz’))，str.endswith((‘x’, ‘yz’))
3、对字符进行格式化比直接串联读取要快，因此要使用
- out = "%s%s%s%s" % (head, prologue, query, tail)
而避免
- out = "" + head + prologue + query + tail + ""
使用列表解析（list comprehension）和生成器表达式（generator expression）
列表解析要比在循环中重新构建一个新的 list 更为高效，因此我们可以利用这一特性来提高运行的效率。
from time import time
t = time()
list = ['a','b','is','python','jason','hello','hill','with','phone','test',
'dfdf','apple','pddf','ind','basic','none','baecr','var','bana','dd','wr d']
total=[]
for i in range (1000000):
for w in list:
total.append(w)
print "total run time:"
print time()-t
使用列表解析：
- for i in range (1000000):
- a = [w for w in list]
上述代码直接运行大概需要 17s，而改为使用列表解析后 ，运行时间缩短为 9.29s。将近提高了一半。生成器表达式则是在 2.4 中引入的新内容，语法和列表解析类似，但是在大数据量处理时，生成器表达式的优势较为明显，它并不创建一个列表，只是返回一个生成器，因此效率较高。在上述例子上中代码 a = [w for w in list] 修改为 a = (w for w in list)，运行时间进一步减少，缩短约为 2.98s。
其他优化技巧
1、如果需要交换两个变量的值使用 a,b=b,a 而不是借助中间变量 t=a;a=b;b=t；
- >>> from timeit import Timer
- >>> Timer("t=a;a=b;b=t","a=1;b=2").timeit()
- 0.25154118749729365
- >>> Timer("a,b=b,a","a=1;b=2").timeit()
- 0.17156677734181258
- >>
- >
2、在循环的时候使用 xrange 而不是 range；使用 xrange 可以节省大量的系统内存，因为 xrange() 在序列中每次调用只产生一个整数元素。而 range() 將直接返回完整的元素列表，用于循环时会有不必要的开销。在 python3 中 xrange 不再存在，里面 range 提供一个可以遍历任意长度的范围的 iterator。
3、使用局部变量，避免”global” 关键字。python 访问局部变量会比全局变量要快得多，因 此可以利用这一特性提升性能。
4、if done is not None 比语句 if done != None 更快，读者可以自行验证；
5、在耗时较多的循环中，可以把函数的调用改为内联的方式；
6、使用级联比较 “x < y < z” 而不是 “x < y and y < z”；
7、while 1 要比 while True 更快（当然后者的可读性更好）；
8、build in 函数通常较快，add(a,b) 要优于 a+b。
