在开发高性能 Python 应用时，掌握一些关键优化技巧能显著提升代码效率。以下是一些实用建议：

1. 使用内置函数与库

Python 的内置函数（如 map()、filter()）和标准库（如 collections）通常经过高度优化，优先使用它们而非手动循环。

Python_Builtin_Functions

2. 列表推导式替代循环

列表推导式比传统 for 循环快约 10-100 倍，适用于数据转换场景。 

# 慢
result = []
for i in range(1000):
    result.append(i**2)

# 快
result = [i**2 for i in range(1000)]
Python_List_Comprehension

3. 避免全局变量

局部变量的访问速度远快于全局变量，将频繁使用的变量定义在函数内部。

Python_Variable_Scope

4. 使用 __slots__ 减少内存占用

在类中定义 __slots__ 可限制实例属性，提升内存效率。 

class OptimizedClass:
    __slots__ = ['x', 'y']
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y
Python_Slots

5. 利用 cProfile 进行性能分析

通过 cProfile 识别代码瓶颈，针对性优化。 

python -m cProfile your_script.py
Python_Performance_Analysis

6. 减少 I/O 操作

合并文件读写、使用缓冲区，或通过 asyncio 实现异步 I/O。

Python_IO_Optimization

如果需要进一步学习 Python 性能调优，可参考 Python 性能优化指南。