1. 为什么需要性能调优？
在开发高性能Python应用时，性能调优是确保代码高效运行的关键步骤。通过优化，可以：
- 📈 提升程序执行速度
- 🧠 降低内存占用
- ⏱️ 减少CPU负载
- 📦 优化I/O操作
📌 扩展阅读：Python性能调优进阶指南
2. 常见优化方法
2.1 算法与数据结构优化
- 使用更高效的算法（如将O(n²)替换为O(n log n)）
- 选择合适的数据结构（如用集合代替列表进行快速查找）
- ⚡ 避免重复计算，利用缓存机制
2.2 代码层面优化
- ❌ 避免不必要的全局变量
- 🔁 使用生成器（
yield）替代列表推导 - 🧪 利用内置函数（如
map、filter）减少循环开销
3. 推荐的性能分析工具
| 工具 | 用途 | 官方文档 |
|---|---|---|
cProfile |
函数级性能分析 | cProfile文档 |
memory_profiler |
内存使用监控 | memory_profiler指南 |
py-spy |
低开销实时性能分析 | py-spy教程 |
4. 最佳实践
- 📊 先用
timeit测试基准性能 - ⚙️ 通过
dis模块分析字节码优化 - 🧾 使用类型注解减少运行时类型检查
- 📦 避免过度使用第三方库（如用内置模块替代）