Python性能优化：十个提升代码性能的策略

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。

1. 使用内置函数和库

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。

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# 列表推导式 vs for循环 fast_list = [i**2 for i in range(1000)] # 对比 slow_list = [] for i in range(1000): slow_list.append(i**2)1.2.3.4.5.6.

注意：列表推导式简洁且快，适合数据处理。

2. 减少全局变量的使用

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。

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def fast_function():
    local_var = 10
    for _ in range(1000):
        # 使用local_var
        pass

# 避免
global_var = 10
def slow_function():
    for _ in range(1000):
        # 使用global_var
        pass1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.

3. 利用生成器

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。

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def big_data_generator(n=1000000): for i in range(n): yield i # 使用生成器 for num in big_data_generator(): process(num)1.2.3.4.5.6.7.

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。

4. 选择合适的数据结构

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。

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# 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'}1.2.3.4.

解密：集合是基于哈希表实现的，查找速度快。

5. 多线程与多进程

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。

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from multiprocessing import Pool import time def worker(num): time.sleep(1) # 模拟耗时操作 return num * num if __name__ == '__main__': with Pool(4) as p: print(p.map(worker, [1, 2, 3]))1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.

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。

6. 异步编程

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。

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import asyncio

async def my_coroutine():
    await asyncio.sleep(1)
    print('Coroutine finished')

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(my_coroutine())1.2.3.4.5.6.7.8.

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。

7. 避免不必要的类型转换

类型转换会消耗资源，尽可能保持数据类型一致。

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# 不好的做法 numbers = ['1', '2', '3'] int_numbers = [int(n) for n in numbers] # 好的做法 int_numbers = list(map(int, numbers)) # 或者使用更直接的数据收集方式1.2.3.4.5.

8. 使用Cython或C扩展

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。

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# 简单Cython示例
# mylib.pyx
cdef int add(int a, int b):
    return a + b1.2.3.4.

然后通过setup脚本编译。

9. 代码剖析与性能测试

使用cProfile或timeit模块来找出代码中的瓶颈。

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import cProfile def profile_me(): # 你的代码 pass cProfile.run('profile_me()')1.2.3.4.5.6.7.

实践：定期对关键部分进行剖析，有针对性地优化。

10. 最终实战案例：大数据处理

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。

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def process_file(filename):
    result = 0
    with open(filename, 'r') as file:
        for line in file:
            # 假设每行是数字
            result += int(line.strip())
    return result

# 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()) for line in open('largefile.txt'))1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.

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。