Python 在性能优化上有多种策略,以下是关键技巧与资源推荐:
1. 📌 核心优化方向
- 算法复杂度:优先使用时间复杂度更低的算法(如用
O(n log n)
替代O(n²)
) - 减少 I/O 操作:
- 使用
sys.stdin.readline()
替代input()
- 启用
mmap
进行内存映射文件读写
- 使用
- 内存管理:
- 使用
__slots__
减少类内存开销 - 避免频繁的垃圾回收(可通过
gc.disable()
控制) - 使用
array
模块替代列表存储数值数据
- 使用
2. ⚙️ 工具推荐
- cProfile:内置性能分析工具,可定位函数耗时
- PyPy:兼容 Python 代码的高性能虚拟机(了解更多)
- numba:JIT 编译器加速数值计算
- asyncio:异步编程提升 I/O 密集型任务效率
3. 📈 优化技巧实战
- 避免全局变量:局部变量访问速度更快
- 使用生成器:
yield
替代return
减少内存占用 - 预编译正则表达式:
re.compile()
提升匹配效率 - 减少函数调用:内联高频函数(注意可维护性)
- 使用缓存机制:
functools.lru_cache
装饰器memoization
手动实现缓存
4. 📚 扩展阅读
性能优化需平衡效率与代码可读性,建议使用 timeit
或 benchmark
模块验证改进效果 📊。