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
  • 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
Python_performance_optimization

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
Code_optimization_tips

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 📊。