在开发 Python 应用时，性能优化是一个重要的环节。以下是一些常见的 Python 性能优化策略：
1. 使用内置函数和库
Python 的内置函数和库通常经过优化，比自定义函数更快。例如，使用 map() 和 filter() 函数代替循环。
2. 避免不必要的全局变量
全局变量会增加内存使用，并可能导致性能问题。尽量使用局部变量。
3. 使用生成器
生成器可以节省内存，因为它们一次只产生一个值。
4. 使用多线程或多进程
对于 CPU 密集型任务，可以使用多进程来提高性能。对于 I/O 密集型任务，可以使用多线程。
5. 使用缓存
缓存可以减少重复计算，提高性能。
6. 使用工具分析性能
使用工具如 cProfile 和 memory_profiler 可以帮助你分析代码的性能瓶颈。
7. 优化数据结构
选择合适的数据结构可以显著提高性能。例如，使用列表而不是字典来存储大量数据。
8. 使用异步编程
异步编程可以提高 I/O 密集型应用的性能。
9. 使用 Jython 或 PyPy
Jython 和 PyPy 是 Python 的替代实现，它们提供了额外的性能优化。
10. 避免使用不必要的装饰器
装饰器会增加函数调用的开销。
扩展阅读
更多关于 Python 性能优化的信息，请参考 Python 性能优化最佳实践。
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