Python 为什么我的（新手）代码这么慢？

我正在学习python，遇到了一个我以前见过的模型的模拟。其中一个函数看起来太长了，所以我认为提高它的效率是一种很好的做法。我的尝试虽然需要更少的代码，但速度大约是它的60分之一。是的，我让情况恶化了60倍

我的问题是，我哪里做错了？我尝试了对函数的各个部分进行计时，但没有看到瓶颈在哪里

这是原始函数。这是一个模型，人们生活在一个网格上，他们的幸福取决于他们是否与大多数邻居是同一种族。（这是谢林的。）所以我们给一个人一个x，y坐标，然后通过检查每个邻居的种族来确定他们的幸福感

def is_unhappy(self, x, y):

    race = self.agents[(x,y)]
    count_similar = 0
    count_different = 0

    if x > 0 and y > 0 and (x-1, y-1) not in self.empty_houses:
        if self.agents[(x-1, y-1)] == race:
            count_similar += 1
        else:
            count_different += 1
    if y > 0 and (x,y-1) not in self.empty_houses:
        if self.agents[(x,y-1)] == race:
            count_similar += 1
        else:
            count_different += 1
    if x < (self.width-1) and y > 0 and (x+1,y-1) not in self.empty_houses:
        if self.agents[(x+1,y-1)] == race:
            count_similar += 1
        else:
            count_different += 1
    if x > 0 and (x-1,y) not in self.empty_houses:
        if self.agents[(x-1,y)] == race:
            count_similar += 1
        else:
            count_different += 1        
    if x < (self.width-1) and (x+1,y) not in self.empty_houses:
        if self.agents[(x+1,y)] == race:
            count_similar += 1
        else:
            count_different += 1
    if x > 0 and y < (self.height-1) and (x-1,y+1) not in self.empty_houses:
        if self.agents[(x-1,y+1)] == race:
            count_similar += 1
        else:
            count_different += 1        
    if x > 0 and y < (self.height-1) and (x,y+1) not in self.empty_houses:
        if self.agents[(x,y+1)] == race:
            count_similar += 1
        else:
            count_different += 1        
    if x < (self.width-1) and y < (self.height-1) and (x+1,y+1) not in self.empty_houses:
        if self.agents[(x+1,y+1)] == race:
            count_similar += 1
        else:
            count_different += 1

    if (count_similar+count_different) == 0:
        return False
    else:
        return float(count_similar)/(count_similar+count_different) < self.similarity_threshold 

---

我希望有python知识的人能够立即看到我做错了什么，而不必深入了解其余代码的细节。你能理解为什么我的代码比原来的代码糟糕得多吗？

罪魁祸首似乎是这一行：

neighbor = tuple(np.add( (x,y), (xo,yo) ))

将其更改为此将显示巨大的加速：

neighbor = (x + xo, y + yo)

---

不要使用

np。添加
，只使用
邻居=（x+xo，y+yo）
。这将使它更快（在我的小测试中快10倍）

你也可以


询问self.agents中的邻居：
而不使用
.keys（）
省略
列表
选中
xo或yo
，并且没有空的if块
避免在自代理中重复查找邻居

结果:

for xo, yo in itertools.product([-1,0,1],[-1,0,1]):
    if xo or yo:
        neighbor = self.agents.get((x+xo, y+yo))
        if neighbor is not None:
            if neighbor == thisRace:
                count_same += 1
            else:
                count_other += 1

你可以加上

self.neighbor_deltas = tuple(set(itertools.product([-1,0,1],[-1,0,1])) - {(0, 0)})

到类初始值设定项，然后您的函数可以只使用这些预先计算的增量：

for xo, yo in self.neighbor_deltas:
    neighbor = self.agents.get((x+xo, y+yo))
    if neighbor is not None:
        if neighbor == thisRace:
            count_same += 1
        else:
            count_other += 1

恭喜你决定改进这位作者荒谬重复的代码，顺便说一句。
你的代码慢吗？每循环5.99毫秒时的100个循环总计599毫秒，103微秒时的10000个循环总计1030毫秒。也许我被计时结果弄糊涂了？@ryan重要的是每个循环的时间，而不是运行基准测试所花费的总时间。迭代次数只是给你一个置信区间的概念。@TylerH有9次向上投票，到目前为止没有接近投票，这似乎是一个可以接受的堆栈溢出问题。有些问题可以在这两个网站上讨论。这也不是一个很好的代码审查问题，因为它包含了一点关于理解其他代码的内容。在别的地方谈论话题并不能使它偏离话题。@TylerH@RubberDuck说它属于其他地方并不是一个很接近的理由。不幸的是，即使根据新的信息，我们也不能改变我们的简历理由，所以我不能这样做。
self.neighbor_deltas = tuple(set(itertools.product([-1,0,1],[-1,0,1])) - {(0, 0)})

for xo, yo in self.neighbor_deltas:
    neighbor = self.agents.get((x+xo, y+yo))
    if neighbor is not None:
        if neighbor == thisRace:
            count_same += 1
        else:
            count_other += 1