Python性能優化：十個提升代碼性能的策略
今天，我們就來聊聊如何讓你的Python代碼飛起來——通過10個實用的性能優化策略。別擔心，我們會從基礎講起，一步步帶你進入性能優化的大門。
1. 使用內置函數和庫
Python內置了許多高效的函數和庫，利用它們往往比自己從頭寫要快得多。比如，列表推導式就比for循環創建列表更快。
# 列表推導式 vs for循環
fast_list = [i**2 for i in range(1000)]
# 對比
slow_list = []
for i in range(1000):
slow_list.append(i**2)注意：列表推導式簡潔且快，適合數據處理。
2. 減少全局變量的使用
全局變量查找速度慢于局部變量，因為Python需要遍歷作用域鏈。盡量將頻繁使用的變量定義為局部變量。
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
pass3. 利用生成器
當你處理大量數據時，生成器可以按需生成數據，而不是一次性加載所有數據到內存中，這樣可以大大減少內存使用，提高效率。
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)小貼士：yield關鍵字是生成器的關鍵，它讓函數變成一個迭代器。
4. 選擇合適的數據結構
不同的數據操作對應最適合的數據結構。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"]
# 對比
in_set = "apple" in {"banana", "cherry", "apple"}解密：集合是基于哈希表實現的，查找速度快。
5. 多線程與多進程
對于CPU密集型任務，多進程可以充分利用多核處理器的優勢，而I/O密集型任務則適合多線程。Python的multiprocessing模塊是處理多進程的好幫手，threading模塊用于多線程。
from multiprocessing import Pool
import time
def worker(num):
time.sleep(1) # 模擬耗時操作
return num * num
if __name__ == "__main__":
with Pool(4) as p:
print(p.map(worker, [1, 2, 3]))注意：多線程由于GIL（全局解釋器鎖），在CPU密集型任務上可能不如多進程有效。
6. 異步編程
異步編程是提高I/O密集型應用性能的關鍵。Python的asyncio庫是現代異步編程的基石。
import asyncio
async def my_coroutine():
await asyncio.sleep(1)
print("Coroutine finished")
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(my_coroutine())技巧：異步讓程序在等待I/O操作（如網絡請求）時不會阻塞，從而提高效率。
7. 避免不必要的類型轉換
類型轉換會消耗資源，盡可能保持數據類型一致。
# 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)) # 或者使用更直接的數據收集方式8. 使用Cython或C擴展
對于性能瓶頸部分，可以考慮用Cython重寫，或者編寫C擴展模塊。Cython能讓Python代碼接近C的速度。
# 簡單Cython示例
# mylib.pyx
cdef int add(int a, int b):
return a + b然后通過setup腳本編譯。
9. 代碼剖析與性能測試
使用cProfile或timeit模塊來找出代碼中的瓶頸。
import cProfile
def profile_me():
# 你的代碼
pass
cProfile.run('profile_me()')實踐：定期對關鍵部分進行剖析，有針對性地優化。
10. 最終實戰案例：大數據處理
假設我們需要處理一個大文件中的每一行數據，并進行簡單的計算。
def process_file(filename):
result = 0
with open(filename, 'r') as file:
for line in file:
# 假設每行是數字
result += int(line.strip())
return result
# 使用生成器表達式，避免一次性讀取整個文件
large_file_result = sum(int(line.strip()) for line in open('largefile.txt'))分析：這里我們利用了生成器表達式和一次性的文件讀取，避免了內存溢出，同時簡化了代碼。
通過這10個策略，你的Python代碼不僅能保持其優雅，還能在速度上有所飛躍。
