Python脚本运行速度太慢，用这10个方法解决。分享10种提升Python脚本性能的策略。

分享10种提升Python脚本性能的策略。

Python功能强大，但执行速度有时不尽人意，特别是在紧急或大数据量任务中。本文分享10种提升Python脚本性能的策略，同时提供代码示例。

1 使用高效的数据结构

Python 提供了各种数据结构，每种都有其自身的性能特点。选择合适的数据结构能大幅提高脚本的运行速度。虽然列表用途广泛，但并非万能。根据不同情况，可以考虑使用集合、字典或NumPy数组来优化性能。

使用集合进行成员测试

my_set = set([1, 2, 3, 4, 5])   if 6 in my_set:       print("Found")

2 代码性能分析

性能分析是识别代码瓶颈的关键步骤。Python内置的cProfile模块，可以帮助我们达到这个目的。

import cProfile      def slow_function():       # 你的慢速代码在这里   cProfile.run("slow_function()")

3 优化循环

循环优化影响脚本性能。尽可能使用列表推导式和内置函数如 map() 和 filter() 代替传统循环。

传统循环

result = []   for num in range(1, 11):       result.append(num * 2)

列表推导式

result = [num * 2 for num in range(1, 11)]

4 利用生成器

当处理大型数据集时，生成器可以帮助节省内存并提高性能。

def generate_numbers():       for i in range(1, 1000000):           yield i      for num in generate_numbers():       # 处理每个数字

5 优化 I/O 操作

I/O操作往往是性能瓶颈的关键所在。建议采用缓冲I/O，并以数据块的形式进行读写，避免逐行处理，以提升效率。

按块读取文件

with open('large_file.txt', 'rb') as file:       while True:           chunk = file.read(1024)           if not chunk:               break           # 处理这个块

6 利用多线程或多进程

多线程和多进程可以并行化你的代码，利用多核处理器。

import multiprocessing      def process_data(data):       # 这里处理数据   if __name__ == '__main__':       data = get_data()       pool = multiprocessing.Pool(processes=4)       results = pool.map(process_data, data)       pool.close()       pool.join()

7 优化递归

递归函数可能会消耗大量内存。在优化递归算法时，考虑使用迭代方法或记忆化。

递归斐波那契

def fibonacci(n):       if n <= 1:           return n       return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)

8 使用 Cython 或 Numba 进行即时编译

Cython 和 Numba 是可以将 Python 代码编译成机器码的工具，从而提高性能。

使用 Numba 加速函数

import numba      @numba.jit   def fast_function(x):       return x * 2

9 避免使用全局变量

全局变量可能因为变量查找的开销而减慢你的代码。尽量减少它们的使用。

避免全局变量

x = 10      def multiply_by_x(y):       return x * y

10 升级你的 Python 版本

Python 不断发展，新版本通常包含性能改进。确保你使用的是最新的 Python 版本。

检查 Python 版本

import sys      if sys.version_info < (3, 7):       print("考虑升级到更新的 Python 版本以获得性能提升。")

通过实施这些策略，你可以提高你的 Python 脚本的性能，实现更快的执行时间！