Python 性能优化案例

在Python开发中，性能优化是提高程序效率和响应速度的关键。以下是一些常见的Python性能优化案例，帮助您提升代码执行效率。

1. 使用 __slots__

在类中使用 __slots__ 可以限制实例的属性，从而减少内存占用。

class Person:
    __slots__ = ['name', 'age']

p = Person()
print(p.name)  # None

2. 使用生成器

生成器可以节省内存，因为它们在每次迭代时只生成一个值。

def generate_numbers():
    for i in range(10):
        yield i

for num in generate_numbers():
    print(num)

3. 使用列表推导式

列表推导式比循环快，因为它们是编译过的。

numbers = [i * 2 for i in range(10)]

4. 使用 zip 和 itertools

当处理大量数据时，zip 和 itertools 可以提高性能。

import itertools

data = [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]

for x, y in zip(*data):
    print(x, y)

5. 使用 lru_cache

lru_cache 可以缓存函数的结果，避免重复计算。

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=32)
def factorial(n):
    if n == 0:
        return 1
    return n * factorial(n - 1)

print(factorial(10))

扩展阅读

更多关于Python性能优化的内容，请访问本站 Python 性能优化指南。