Python性能优化实战指南（提升Python代码运行效率的10个实用技巧）

1. 使用内置函数和库

Python 的内置函数（如 sum()、map()、filter()）是用 C 语言实现的，执行速度远快于手写的 Python 循环。此外，像 collections、itertools 这样的标准库也经过高度优化。

# 不推荐：手动求和result = 0for num in numbers:    result += num# 推荐：使用内置函数result = sum(numbers)

2. 避免重复计算

在循环中反复调用相同函数或访问相同属性会浪费大量时间。应将结果缓存到变量中。

# 不推荐for i in range(len(my_list)):    process(my_list[i])# 推荐n = len(my_list)for i in range(n):    process(my_list[i])

3. 使用列表推导式代替循环

列表推导式不仅代码更简洁，而且执行速度通常比传统 for 循环更快，因为其内部实现更高效。

# 不推荐squares = []for x in range(10):    squares.append(x ** 2)# 推荐squares = [x ** 2 for x in range(10)]

4. 选择合适的数据结构

不同数据结构的查找、插入和删除操作的时间复杂度差异很大。例如，set 和 dict 的平均查找时间为 O(1)，而 list 为 O(n)。合理选择能显著提升 Python运行效率。

# 检查元素是否在集合中allowed = {'admin', 'user', 'guest'}if role in allowed:  # O(1)    print("Access granted")

5. 使用生成器节省内存

当处理大量数据时，使用生成器（generator）可以避免一次性加载所有数据到内存，从而降低内存占用并提升 Python代码加速效果。

def read_large_file(file_path):    with open(file_path) as f:        for line in f:            yield line.strip()# 使用生成器逐行处理for line in read_large_file('huge_data.txt'):    process(line)

6. 利用 timeit 测量性能

不要凭感觉判断哪段代码更快！使用 Python 自带的 timeit 模块进行精确计时，这是验证 Python优化技巧是否有效的关键步骤。

import timeittime1 = timeit.timeit('[x**2 for x in range(1000)]', number=1000)time2 = timeit.timeit('list(map(lambda x: x**2, range(1000)))', number=1000)print(f"List comprehension: {time1:.4f}s")print(f"Map + lambda: {time2:.4f}s")

7. 考虑使用 NumPy 或 Pandas

对于数值计算和数据分析任务，NumPy 和 Pandas 提供了向量化操作，其底层由 C/C++ 实现，速度远超纯 Python 循环。

import numpy as np# 纯 Pythona = [i**2 for i in range(1000000)]# NumPy（更快且内存更省）a = np.arange(1000000) ** 2

总结

通过以上这些简单但高效的 Python性能优化技巧，你可以显著提升程序的运行速度和资源利用率。记住：优化的第一步是测量，第二步是理解瓶颈所在，第三步才是应用合适的策略。希望这篇教程能帮助你在 Python 编程之路上走得更稳、更快！