🚀 Python性能优化实战指南

Python虽以简洁闻名，但性能优化同样至关重要！以下技巧助你提升代码效率，让程序跑得更快更稳：

📚 一、基础优化策略

1. 减少循环嵌套
   📌 用列表推导式替代多重循环，例如：

   [x**2 for x in range(1000)]  # 优于 for 循环
   

   

2. 避免全局变量
   🚫 全局变量访问速度比局部变量慢5倍！
   ✅ 将变量定义在函数内或使用nonlocal关键字

3. 使用内置函数
   📈 map()、filter()等内置函数比手写循环快30%+

   

⚙️ 二、进阶优化工具

• cProfile：性能分析神器

  python -m cProfile -s time your_script.py
  

  

• PyPy：替代CPython的高性能解释器
  📚 了解更多PyPy优化技巧

• numba：JIT编译加速数值计算
  📈 适用于科学计算和数据处理场景

🌐 三、实战建议

📚 四、扩展阅读

• Python性能调优进阶教程
• 了解如何通过C扩展提升性能：Python C扩展开发指南
• 体验GPU加速：CUDA与Python性能优化

📌 优化无止境，建议结合具体场景选择工具。记得用timeit测试优化效果！