1. 使用内置函数与库
Python的内置函数（如map()、filter()）和标准库（如collections）通常经过高度优化，比手写循环更快。例如：
- 使用
math库代替手动计算 - 利用
itertools处理迭代器
2. 避免不必要的全局变量
全局变量的访问速度比局部变量慢约10倍。建议：
- 将频繁使用的变量定义为局部变量
- 使用
nonlocal关键字优化嵌套作用域
3. 利用生成器与惰性计算
通过yield关键字实现的生成器能显著降低内存占用：
- 处理大数据集时，避免一次性加载全部内容
- 使用
generator expression替代列表推导式
4. 数据结构选择技巧
不同场景选择合适的数据结构：
| 场景 | 推荐类型 | 优势 |
|---|---|---|
| 高频查找 | set |
O(1)时间复杂度 |
| 有序存储 | list |
保持插入顺序 |
| 键值对存储 | dict |
快速检索 |
5. 性能分析工具推荐
- 使用
cProfile进行函数级性能分析 - 通过
memory_profiler监控内存使用 - 利用
py-spy进行低开销采样分析 进一步阅读：Python性能优化指南
6. 并行计算实践
- 多线程：
threading模块处理IO密集型任务 - 多进程：
multiprocessing利用多核CPU - 异步编程：
asyncio与aiohttp提升并发能力
💡 优化时注意：Python的全局解释器锁（GIL）限制了多线程的并行度，对于CPU密集型任务建议使用多进程或C扩展。