Python 的性能优化可通过多种方式实现，以下为常见策略与技巧：

1. 减少内存使用 🧠

  • 使用 __slots__ 限制类属性，降低内存开销
  • 优先选择生成器（Generator）而非列表推导式（List Comprehension）
  • 利用 memoryview 处理大体积数据
内存管理

2. 缓存机制 📦

  • 使用 functools.lru_cache 缓存递归或重复计算结果
  • 通过 cachetools 实现更灵活的缓存策略
  • 对数据库查询结果进行缓存，避免重复请求
缓存策略

3. 代码效率提升 ⚡

  • 避免在循环中执行耗时操作（如函数调用、属性访问）
  • 使用内置函数（如 map()、filter()）替代手动循环
  • 用 numpy 或 pandas 处理数值计算，提升速度
代码优化

4. 异步编程 📈

  • 使用 async/await 实现非阻塞 I/O 操作
  • 结合 aiohttp 或 asyncpg 提升并发性能
  • 避免在异步函数中使用大量同步操作
异步编程

5. 资源管理 🔒

  • 及时关闭文件或网络连接（使用 with 语句）
  • 减少全局变量使用，避免频繁查找
  • 使用 __main__ 检查避免重复初始化

如需进一步学习 Python 性能调优技巧，可访问 /docs/python_best_practices 查看最佳实践。