Python 是一种非常流行的高级编程语言，它以其简洁的语法和强大的库而闻名。然而，即使是 Python，性能问题也可能成为瓶颈。以下是一些 Python 性能最佳实践：
1. 使用内置数据结构
Python 的内置数据结构（如列表、字典、集合等）通常比自定义数据结构更高效。例如，列表的访问速度比字典快，因为字典需要额外的哈希计算。
2. 避免全局变量
全局变量可能导致不必要的内存使用和性能下降。尽量使用局部变量，并在函数中使用参数传递。
3. 使用生成器
生成器可以节省内存，因为它们在迭代时不会一次性加载所有数据。例如，使用 yield 关键字可以创建一个生成器函数。
4. 利用内置函数和方法
Python 的内置函数和方法通常比自定义函数更优化。例如，使用 map() 和 filter() 函数可以避免编写循环。
5. 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，可以使用多线程来提高性能。
6. 使用缓存
缓存可以减少重复计算和数据库查询，从而提高性能。可以使用 functools.lru_cache 装饰器来缓存函数结果。
7. 分析性能瓶颈
使用性能分析工具（如 cProfile）来识别和解决性能瓶颈。
扩展阅读
想要了解更多关于 Python 性能优化的信息，可以阅读《Python 性能优化指南》。
Python 性能优化