Python性能优化指南 🚀

Python程序优化是提升执行效率的关键步骤，尤其在处理大数据或高频计算时。以下是常见优化技巧与实践：

1. 减少不必要的计算

• 避免重复计算：将循环中不变的计算移到循环外

  # ❌ 低效
  for i in range(1000):
      result = i * 10 + 5
  
  # ✅ 高效
  multiplier = 10
  adder = 5
  for i in range(1000):
      result = i * multiplier + adder
  

  

2. 使用内置函数与库

• 内置函数更快：如map()、filter()替代手动循环
• NumPy处理数组：替代纯Python列表运算（了解更多）

3. 减少全局作用域查找

• 局部变量更快：将常用变量声明为局部

  def func(data):
      # ❌ 全局查找
      return len(data) + len(data)
  
      # ✅ 局部变量
      length = len(data)
      return length + length
  

4. 使用生成器与迭代器

• 节省内存：用yield替代return处理大数据集

  # ❌ 一次性加载
  def get_data():
      return [i for i in range(1000000)]
  
  # ✅ 按需生成
  def get_data():
      for i in range(1000000):
          yield i
  

5. 避免不必要的对象创建

• 复用对象：如使用StringIO替代频繁字符串拼接
• 减少装饰器滥用：过度使用会增加运行时开销

扩展阅读

如需深入学习Python优化技巧，可访问Python性能优化进阶教程。