列表推导式

Python 优化技巧

在 Python 中，优化代码的性能至关重要。以下是一些常用的优化技巧：

1. 使用局部变量

使用局部变量可以提高代码的执行速度，因为局部变量通常存储在栈上，而全局变量存储在堆上。

2. 列表推导式

列表推导式通常比等效的循环代码执行得更快。

squares = [x**2 for x in range(10)]

3. 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。

# 生成器
def squares_generator():
    for x in range(10):
        yield x**2

for square in squares_generator():
    print(square)

4. 使用内置函数

Python 的内置函数通常是经过优化的，所以使用内置函数比自定义函数更快。

# 使用内置函数
max_value = max([1, 2, 3, 4, 5])

5. 使用缓存

缓存可以减少重复计算，提高代码的执行速度。

from functools import lru_cache

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

Python

更多关于 Python 优化的内容，请访问Python 优化指南。

# 代码示例
def optimized_code():
    # 优化后的代码逻辑
    pass