Python 性能优化指南

性能优化是提高 Python 程序效率的关键。以下是一些常用的性能优化技巧：

1. 使用内置函数和库

Python 内置了许多高效且功能强大的函数和库。使用它们可以避免手动实现，从而提高程序性能。

列表推导式：比传统的 for 循环更高效。
```
[x for x in range(10)]
```
生成器：比列表更节省内存，适用于处理大量数据。
```
(x for x in range(10))
```
NumPy 库：用于高性能数值计算。

2. 避免不必要的循环

循环是性能瓶颈之一。尽量避免不必要的循环，或者使用更高效的算法。

使用内置函数：例如，使用 map() 和 filter() 替代 for 循环。

3. 使用局部变量

局部变量比全局变量更快，因为局部变量存储在栈上，而全局变量存储在全局符号表中。

4. 使用多线程和多进程

对于 CPU 密集型任务，可以使用多进程来利用多核处理器。对于 I/O 密集型任务，可以使用多线程。

多进程：multiprocessing 库。

from multiprocessing import Pool

def task(x):
    return x*x

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

多线程：threading 库。

import threading

def task():
    print('Hello from thread!')

if __name__ == '__main__':
    t = threading.Thread(target=task)
    t.start()

5. 使用缓存

缓存可以减少重复计算，提高程序性能。

装饰器：使用 functools.lru_cache 装饰器实现缓存。

from functools import lru_cache

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

6. 使用更快的序列化库

序列化是将对象转换为字节流的过程，反序列化是将字节流转换回对象的过程。使用更快的序列化库可以减少 I/O 时间。

msgpack：比 JSON 更快。

import msgpack

data = {'name': 'Alice', 'age': 25}
packed_data = msgpack.packb(data)
unpacked_data = msgpack.unpackb(packed_data)

扩展阅读

更多关于 Python 性能优化的内容，请参考Python 性能优化最佳实践。