Python 优化指南

在 Python 中进行优化是一个重要的技能，可以帮助您提高代码的运行效率。以下是一些基本的优化技巧：

1. 使用内置函数

Python 的内置函数通常比自定义函数更快。例如，使用 sum() 而不是循环来求和。

# 使用内置函数
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
result = sum(numbers)

# 使用循环
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
result = 0
for number in numbers:
    result += number

2. 避免不必要的全局查找

全局查找会减慢代码的执行速度。尽量使用局部变量。

# 避免全局查找
for i in range(1000):
    x = i  # 将全局变量局部化

# 使用局部变量
for i in range(1000):
    x = i

3. 使用生成器

生成器可以节省内存，尤其是在处理大量数据时。

# 使用列表
numbers = [x * 2 for x in range(1000)]

# 使用生成器
numbers = (x * 2 for x in range(1000))

4. 利用多线程或多进程

对于 CPU 密集型任务，使用多进程可以提高性能。

import multiprocessing

def square(x):
    return x * x

if __name__ == '__main__':
    with multiprocessing.Pool(4) as p:
        result = p.map(square, range(1000))

5. 优化循环

避免在循环中进行不必要的计算。

# 避免在循环中进行不必要的计算
for i in range(1000):
    if i % 2 == 0:
        x = i * 2

# 优化循环
for i in range(0, 1000, 2):
    x = i * 2

Python Optimization

更多优化技巧，请访问我们的 Python 优化技巧指南。