今天，我们就来聊聊如何让你的Python代码飞起来——通过10个实用的性能优化策略。别担心，我们会从基础讲起，一步步带你进入性能优化的大门。
Python内置了许多高效的函数和库，利用它们往往比自己从头写要快得多。比如，列表推导式就比for循环创建列表更快。
# 列表推导式 vsfor循环 fast_list=[i**2foriinrange(1000)]# 对比 slow_list=[]foriinrange(1000):slow_list.append(i**2)
注意：列表推导式简洁且快，适合数据处理。
全局变量查找速度慢于局部变量，因为Python需要遍历作用域链。尽量将频繁使用的变量定义为局部变量。
deffast_function():local_var=10for_inrange(1000):# 使用local_var pass # 避免 global_var=10defslow_function():for_inrange(1000):# 使用global_var pass
当你处理大量数据时，生成器可以按需生成数据，而不是一次性加载所有数据到内存中，这样可以大大减少内存使用，提高效率。
defbig_data_generator(n=1000000):foriinrange(n):yieldi # 使用生成器fornuminbig_data_generator():process(num)
小贴士：yield关键字是生成器的关键，它让函数变成一个迭代器。
不同的数据操作对应最适合的数据结构。比如，查找操作用集合(set)比列表快得多。
# 查找元素是否在列表中
in_list="apple"in["banana","cherry","apple"]# 对比
in_set="apple"in{"banana","cherry","apple"}
解密：集合是基于哈希表实现的，查找速度快。
对于CPU密集型任务，多进程可以充分利用多核处理器的优势，而I/O密集型任务则适合多线程。Python的multiprocessing模块是处理多进程的好帮手，threading模块用于多线程。
from multiprocessingimportPoolimporttime defworker(num):time.sleep(1)# 模拟耗时操作returnnum*numif__name__=="__main__":withPool(4)asp:print(p.map(worker,[1,2,3]))
注意：多线程由于GIL（全局解释器锁），在CPU密集型任务上可能不如多进程有效。
异步编程是提高I/O密集型应用性能的关键。Python的asyncio库是现代异步编程的基石。
importasyncioasyncdefmy_coroutine():awaitasyncio.sleep(1)print("Coroutine finished")loop=asyncio.get_event_loop()loop.run_until_complete(my_coroutine())
技巧：异步让程序在等待I/O操作（如网络请求）时不会阻塞，从而提高效率。
类型转换会消耗资源，尽可能保持数据类型一致。
# 不好的做法 numbers=['1','2','3']int_numbers=[int(n)forninnumbers]# 好的做法 int_numbers=list(map(int,numbers))# 或者使用更直接的数据收集方式
对于性能瓶颈部分，可以考虑用Cython重写，或者编写C扩展模块。Cython能让Python代码接近C的速度。
# 简单Cython示例 # mylib.pyx cdef intadd(int a,int b):returna+b
然后通过setup脚本编译。
使用cProfile或timeit模块来找出代码中的瓶颈。
importcProfile
defprofile_me():# 你的代码
pass
cProfile.run('profile_me()')
实践：定期对关键部分进行剖析，有针对性地优化。
假设我们需要处理一个大文件中的每一行数据，并进行简单的计算。
defprocess_file(filename):result=0withopen(filename,'r')asfile:forlineinfile:# 假设每行是数字
result+=int(line.strip())returnresult
# 使用生成器表达式，避免一次性读取整个文件
large_file_result=sum(int(line.strip())forlineinopen('largefile.txt'))
分析：这里我们利用了生成器表达式和一次性的文件读取，避免了内存溢出，同时简化了代码。
通过这10个策略，你的Python代码不仅能保持其优雅，还能在速度上有所飞跃。