Python 性能调优教程

性能调优是提高程序效率的关键步骤，尤其是在处理大规模数据或需要高性能计算的场景中。下面是一些常见的 Python 性能调优策略：

常用方法

1. 使用内置数据结构：例如，使用 list 而不是 array，因为 list 在大多数情况下更快。
2. 避免不必要的循环：使用更高效的算法，或者利用 Python 的内置函数。
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。

工具和库

1. cProfile：一个 Python 的性能分析器。
2. timeit：用于测试小段代码的运行时间。

代码示例

import timeit

# 测试代码执行时间
def test_function():
    a = [1, 2, 3, 4, 5]
    for i in a:
        a[i] = a[i] * 2

# 运行测试
execution_time = timeit.timeit('test_function()', globals=globals(), number=1000)
print(f"Execution time: {execution_time}")

扩展阅读

想要更深入地了解 Python 性能调优，可以阅读以下文章：

• 深入理解 Python 性能优化
• Python 性能分析工具详解

Python 性能优化