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Python 性能优化是提高代码执行效率的关键。以下是一些常用的性能优化技巧：

1. 使用内置函数和库

Python 的内置函数和库通常经过高度优化，使用它们可以显著提高代码执行速度。

• map() 和 filter() 函数
• itertools 模块

2. 避免不必要的全局变量

全局变量会增加内存消耗，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，因为它们在每次迭代时只生成一个值。

def generate_numbers(n):
    for i in range(n):
        yield i

numbers = generate_numbers(10)
for number in numbers:
    print(number)

4. 使用列表推导式

列表推导式通常比循环快，因为它们是编译过的。

numbers = [i for i in range(10)]

5. 使用 __slots__

在类中使用 __slots__ 可以减少每个实例的内存占用。

class Person:
    __slots__ = ['name', 'age']

person = Person()

6. 使用 functools.lru_cache

functools.lru_cache 可以缓存函数的结果，避免重复计算。

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=128)
def fibonacci(n):
    if n < 2:
        return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

扩展阅读

想要了解更多关于 Python 性能优化的内容，可以阅读 Python 性能优化指南。

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