Python 性能优化技巧

Python 是一种广泛应用于各种领域的编程语言，它的性能优化一直是开发者关注的重点。以下是一些提高 Python 程序性能的技巧：

1. 使用内置函数和库

Python 的内置函数和库经过高度优化，通常比自定义函数更快。例如，使用 map() 和 filter() 函数代替循环。

使用 map() 和 filter() 函数代替循环

# 使用 map()
list(map(lambda x: x**2, range(10)))

# 使用 filter()
list(filter(lambda x: x % 2 == 0, range(10)))

2. 避免不必要的全局变量

全局变量会增加程序的查找时间，尽量使用局部变量。

使用局部变量代替全局变量

# 使用局部变量
def calculate_sum(numbers):
    total = 0
    for number in numbers:
        total += number
    return total

# 使用全局变量
total = 0
def calculate_sum(numbers):
    global total
    for number in numbers:
        total += number
    return total

3. 使用生成器

生成器可以节省内存，特别是在处理大量数据时。

使用生成器

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

numbers = generate_numbers(10)
for number in numbers:
    print(number)

4. 使用多线程或多进程

Python 的全局解释器锁（GIL）限制了多线程的执行效率，但在某些情况下，使用多进程可以提高性能。

使用多进程

from multiprocessing import Pool

def square(x):
    return x**2

if __name__ == '__main__':
    with Pool(4) as p:
        result = p.map(square, range(10))
        print(result)

5. 使用缓存

缓存可以减少重复计算，提高程序性能。

使用缓存

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=128)
def fibonacci(n):
    if n < 2:
        return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

print(fibonacci(10))

扩展阅读

更多关于 Python 性能优化的内容，可以参考本站的 Python 性能优化指南。