很多人抱怨說自己寫的Python代碼跑的慢，尤其是當處理的數據集比較大的時候，其實稍微改動幾行代碼就可以讓你的代碼性能提高好幾倍，不信一起來看下面這個5個小技巧。

1.for 循環

二者的性能差距有多大呢，一般我們用內置的timeit模塊來量化比較:

把傳統的for改成推導列表，高下立判，性能提高了很多，提升了200%

2.用set而不用list

我們再來看一個常見的場景，搜索性能的時候用set是列表10倍，不信看下面這個例子

原因搜索成員的時候，Python的set比list快很多。差距就在if i in mylist 和if i in myset。列表的復雜度是O(n),而集和的復雜度是O(1)，搜索起來肯定是set快！

3.交換if和for的位置

很多時候，我們是在for循環內部進行條件判斷，循環一個變量，然后用if/else進行判斷。對于這樣的情況，可以優化一下，把if/else提到for循環外邊，也可以提高性能。

4.巧妙的用try/except語句

很多時候在一個for循環內部，對i進行計算，然后添加到一個list里面，如果能巧妙地利用try/except，可以擺脫對if/else檢查的開銷，從而提高性能。

5.神器collection模塊

collection庫提供了很多模塊，這些模塊非常有用，有一些模塊是跟容器有關，大部分的實戰項目我們都會用到。比如deque雙向隊列和defaultdict缺省字典。

1).雙向隊列deque

deque是雙向隊列，如果你的業務邏輯里面需要大量的從隊列的頭或者尾部刪除，添加，用deque的性能會大幅提高！如果只是小隊列，并且對元素需要隨機訪問操作,那么list會快一些。

2).缺省字典defaultdict

對于字典的使用，我們要學會用defaultdict來代替，一來是因為有缺省值非常安全，如果訪問不存在的key，不會報錯；二來是Pyhon性能會大幅提高。

僅僅換了字典數據結構，性能就大幅的提高了3倍。

Python里面的技巧還是很多的，尤其是性能優化這塊，Py3已經比Py2性能上高了許多，如果我們在平時寫代碼的時候，能多一份思考，代碼不僅能work還能提升性能，相信你經常這樣思考，慢慢的就會成為高手啦！當然很多新手經常不得法，可以看看這個捷徑。