Python性能优化指南 🚀

为什么性能优化很重要？

优化代码性能可以显著提升程序执行效率，降低资源消耗。例如：

• 减少响应时间：使用高效算法（⏳）
• 节省内存：避免不必要的数据复制（💾）
• 提升并发能力：通过多线程/异步编程（🧵）

⚠️ 注意：优化需结合实际场景，过度追求性能可能影响代码可读性！

常用优化方法

1. 代码层面优化

• 避免循环中的冗余计算（🚫）

  # ❌ 慢
  for i in range(1000):
      x = i * 2
      print(x)
  
  # ✅ 快
  multiples = [i * 2 for i in range(1000)]
  print(multiples)
  

  

• 使用内置函数/库（📦）
  如 map()、itertools、numpy 等，减少手动循环

2. 内存管理技巧

• 及时释放资源：使用 with 语句管理文件/网络连接
• 避免内存泄漏：定期用 gc.collect() 清理缓存
• 数据结构选择：优先使用 deque 替代列表实现队列操作

3. 并发与并行

• 多线程：适用于I/O密集型任务（💻）
• 多进程：适合CPU密集型场景（🧠）
• 异步编程：使用 async/await 提升I/O效率（🔄）

推荐工具

扩展学习

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📚 提示：优化前建议使用 timeit 或 cProfile 进行基准测试！