性能优化技巧
- 缓存策略：启用本地缓存减少网络请求，使用
@cache装饰器标记高频调用接口 - 异步处理：通过
async/await实现I/O操作解耦，提升吞吐量 - 数据库优化：使用索引加速查询，避免N+1问题，参考框架A数据库设计规范
资源管理建议
- 内存监控：集成
memory_profiler工具定期检查内存占用 - 线程池配置：根据负载动态调整
ThreadPoolExecutor最大并发数 - 日志分级：通过
logging.level设置DEBUG/INFO/ERROR多级日志，详见日志管理文档
代码优化实践
- 避免冗余计算：使用
lru_cache装饰器缓存递归函数结果 - 类型提示：为函数添加
typing注解提升可维护性，参考类型系统指南 - 单元测试覆盖：确保核心模块测试率≥80%，使用
pytest框架实现
💡 优化需结合实际场景，建议使用性能分析工具进行基准测试