Python 性能优化指南

性能优化是每个开发者都需要面对的问题。在 Python 中，性能优化尤为重要，因为它是一种解释型语言。以下是一些常见的 Python 性能优化技巧。

1. 使用内置函数

Python 的内置函数通常比自定义函数运行得更快，因为它们是用 C 语言编写的。

• 使用 map() 和 filter() 而不是循环
• 使用 sum() 而不是循环求和

2. 使用生成器

生成器比列表更节省内存，因为它们一次只生成一个元素。

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

for number in generate_numbers():
    print(number)

3. 使用局部变量

在函数内部使用局部变量比使用全局变量更快。

def example():
    a = 10  # 局部变量
    b = 20  # 局部变量
    print(a + b)

4. 使用 lru_cache 装饰器

lru_cache 是一个装饰器，用于缓存函数的结果。这可以避免重复计算相同的结果。

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=None)
def factorial(n):
    if n == 0:
        return 1
    return n * factorial(n-1)

print(factorial(5))

5. 使用 NumPy 库

NumPy 是一个用于科学计算的库，它提供了大量的优化过的函数和数组操作。

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(np.sum(arr))

6. 使用异步编程

异步编程可以提高应用程序的响应速度和性能。

import asyncio

async def hello():
    print("Hello, world!")

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(hello())

扩展阅读

如果您想了解更多关于 Python 性能优化的信息，请访问我们的性能优化专题。

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