之前用 Python 写过一个脚本，用来处理上千万用户的一些数据，其中有一个需求是统计用户的某一数据的去重数量。为了加快程序的速度，我启用了多进程。但不幸的是，程序跑了近一个星期，还没处理完。这时，我感觉到了不对，于是开始查看程序的性能瓶颈。
对于统计去重数，我是将用户的数据放到一个列表中，然后用 len(set(data)) 去统计去重数量。刚开始我以为这的数据量并不大，每个用户的数据不会过百，我并没有注意到有的用户会有上万条的数据，因此消耗了大量的时间（其实我的脚本消耗时间最大的地方是因为从远程 redis 中取大量数据时发生长时间的阻塞，甚至连接超时，最后我采用的方式分而治之，每次取少量的数据，这样大大的提高了性能）。
为了做优化，我开始寻求高效的方法。我发现，有大量的人认为采用字典效率会更高，即：
data_unique = {}.fromkeys(data).keys()
len(data_unique)
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于是，我做了下测试：
In [1]: import random
In [2]: data = [random.randint(0, 1000) for _ in xrange(1000000)]
In [3]: %timeit len(set(data))
10 loops, best of 3: 39.7 ms per loop
In [4]: %timeit len({}.fromkeys(data).keys())
10 loops, best of 3: 43.5 ms per loop
由此可见，采用字典和采用集合的性能是差不多的，甚至可能还要慢些。
在 Python 中其实有很多高效的库，例如用 numpy、pandas 来处理数据，其性能接近于 C 语言。那么，我们就用 numpy 和 pandas 来解决这个问题，这里我还比较了获取去重数据的性能，代码如下：
import collections
import random as py_random
import timeit
import numpy.random as np_random
import pandas as pd
DATA_SIZE = 10000000
def py_cal_len():
data = [py_random.randint(0, 1000) for _ in xrange(DATA_SIZE)]
len(set(data))
def pd_cal_len():
data = np_random.randint(1000, size=DATA_SIZE)
data = pd.Series(data)
data_unique = data.value_counts()
data_unique.size
def py_count():
data = [py_random.randint(0, 1000) for _ in xrange(DATA_SIZE)]
collections.Counter(data)
def pd_count():
data = np_random.randint(1000, size=DATA_SIZE)
data = pd.Series(data)
data.value_counts()
# Script starts from here
if __name__ == "__main__":
t1 = timeit.Timer("py_cal_len()", setup="from __main__ import py_cal_len")
t2 = timeit.Timer("pd_cal_len()", setup="from __main__ import pd_cal_len")
t3 = timeit.Timer("py_count()", setup="from __main__ import py_count")
t4 = timeit.Timer("pd_count()", setup="from __main__ import pd_count")
print t1.timeit(number=1)
print t2.timeit(number=1)
print t3.timeit(number=1)
print t4.timeit(number=1)
运行结果：
12.438587904
0.435907125473
14.6431810856
0.258564949036
利用 pandas 统计数据的去重数和去重数据，其性能是 Python 原生函数的 10 倍以上。
