Python性能优化技巧：高效利用列表操作

最新推荐文章于 2025-12-01 13:49:36 发布
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文章标签： python 性能优化 开发语言 Python
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本文介绍了Python中优化列表操作的技巧，包括使用列表推导式、生成器表达式、切片操作、extend()方法、in关键字以及enumerate()函数。这些方法能有效提高代码执行速度，减少内存占用，尤其是在处理大量数据时。

在Python编程中，列表（List）是一种常用的数据结构，用于存储和操作一系列元素。然而，当处理大型数据集或需要频繁操作列表时，列表操作的效率可能成为性能瓶颈。为了提高程序的执行速度，我们可以采用一些优化技巧来高效利用列表操作。本文将介绍一些常用的Python性能优化技巧，并提供相应的源代码。

  1. 使用列表推导式（List Comprehensions）
    列表推导式是一种简洁而高效的方式来创建新的列表。它可以在一行代码中完成列表的创建和元素的筛选、转换等操作。相比于使用循环和条件判断，列表推导式通常更为高效。下面是一个示例：
# 创建一个包含1到10的平方数的列表
squares = [x**2 for x in range(1,
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使用Python的列表优化数据管理与处理
BugHunterX的博客
08-09 198
其中，列表a中包含了5个整型元素，列表b中包含了3个字符串元素，列表c中包含了一个整型元素、一个字符串元素和一个浮点型元素。需要注意的是，del语句和remove()方法的区别在于，del语句是根据元素的位置来删除元素，而remove()方法是根据元素的值来删除元素。在Python中，列表中的元素都有一个唯一的索引（下标），可以使用该索引来访问列表中的元素。在上面的代码中，a[1:3]表示访问列表a中第二个元素到第四个元素，即[2, 3]，并将其修改为[6, 7]。
Python数据结构和列表：优化大数据处理
2301_79366177的博客
09-19 113
在Python编程中，数据结构是一种组织和存储数据的方式，而列表是Python中最常用的数据结构之一。综上所述，通过优化数据处理和使用适当的数据结构，我们可以提高处理大数据的效率和性能。对于大规模的数值计算，使用Python的列表可能会导致较低的性能。通过使用生成器表达式，我们可以逐个计算数据的平方，并在计算过程中保持较低的内存使用。通过使用切片操作，我们只创建了一个指向原始列表的新列表，而不需要复制整个列表的数据。通过使用NumPy数组，我们可以利用其内置的优化功能，提高数值计算的性能。
python性能优化之列表生成
weixin_34262482的博客
06-06 216
在看python算法时，发现简单的列表生成，不同的方式性能相差巨大，让我对性能优化有了很大兴趣。大家也来看一看平时有没有犯类似的错误呢。#!/usr/bin/envpython importtime deftest1(n): lst=[] foriinrange(n*10000): lst=lst+[i] ...
【Python性能优化】list、array与set
alun550的博客
04-21 1133
当需要频繁判断数据存在性，时间复杂度为 O(1)，list 和 array 均为 O(N)，但是 array 比 list 慢的多，因为每次判断都要对 array 中的元素进行 PyObject 和原始数据类型的转换。本文对比 list 与 set 在插入和取值时的性能差异，以提供一条什么时候该选择什么数据类型的建议。，除非是数据量特别大，内存需要谨慎分配的场景，其他场景均建议使用 list 而非 array。注意：上述总结中仅涉及对容器自身的操作，若在这些操作之外还有额外操作，主要重点注意。
python：性能优化（一）
weixin_43372749的博客
02-19 1601
python性能优化 01 在列表里面计数 性能：第二种计数方法比第一种快不要太多，因为Python原生的内置函数都是优化过的，所以能用原生的计算的时候，尽量用原生的函数来计算，所以能用原生的内置的数据结构，一定要用原生的（集合set去重也类似）。 02 过滤一个列表 性能：第二种方法有可能比第一种慢，有人可能觉得filter应该会快一些，其实filter增加了复杂度，返回一个迭代对象再用list转化为一个列表，所以开...
Python 性能优化技巧：提升你的代码效率与执行速度
专注于Python爬虫开发，分享爬虫技巧、项目实战与反爬经验，使用Scrapy、BeautifulSoup等工具，解决数据抓取难题。
07-11 426
本文介绍了提升Python代码性能的多种技巧，主要包括：1) 优化数据结构选择，如使用元组替代列表、字典替代列表查找；2) 减少计算开销，包括使用生成器、缓存和避免重复循环；3) 利用内置函数和高效库如NumPy；4) 采用多线程/多进程处理并发任务；5) 合理使用性能分析工具定位瓶颈。文章强调优化需平衡性能与可维护性，建议通过针对性测试找出真正需要优化的部分。掌握这些技巧可显著提高Python程序的运行效率。
Python性能优化技巧
09-22
【Python性能优化技巧】 在Python编程中，性能优化是一个重要的环节，尤其是对于处理大量数据或高并发场景的应用。虽然Python的动态性和高级抽象有时会被批评为执行效率低下，但通过运用一些策略，我们可以显著提高...
Abaqus Python二次开发：高效提取损伤单元数据的技术与应用 损伤单元提取
08-01
文中还提到了优化技巧，如提前获取单元标签列表和使用numpy向量化操作以显著提升处理速度。 适合人群：对Abaqus有基本了解并希望深入掌握Python二次开发技能的工程技术人员。 使用场景及目标：适用于需要频繁处理...
Python 性能优化技巧总结
09-21
### Python性能优化技巧详解 #### 一、引言 Python作为一种高级编程语言，在科学计算、数据分析、Web开发等领域有着广泛的应用。然而，由于其解释执行的特性，相比编译型语言如C或Java，Python在运行速度方面并不...
Python 优化大列表遍历速度(列表转为查找树存储)
WGS.
11-05 2836
文章目录问题描述将列表存储改为查找树存储查找树搜索应用 问题描述 问题描述： 有一个列表:A，大约15W行。有一个字符串:B。 现在想找到这个列表A中，所有字符串B的字串。 普通方法：遍历这个列表A，判断每个元素是否在这个字符串B中 问题：想要提升效率，(A的存储类型可以改) 比如: A:['小王王', '王王', '大王王', '大王', '中王王'] B: "我爱小王王" 结果: '小王王', '王王' 将列表存储改为查找树存储 # 非叶子节点 def addDictTree(inDict, c
python性能调优---优化list操作
yufeng0528的专栏
09-06 634
代码： digits2 = digits[0] for d in digits[1:]: if digits2[-1] != d: digits2 += d  性能 C:\samples\soundex\stage2>python soundex2c.py Woo W000 12.6070768771 Pilgrim P426 14.403335340...
提高Python运行效率的六个窍门
weixin_33815613的博客
10-15 1357
Python性能优化的20条建议 http://segmentfault.com/a/1190000000666603 优化算法时间复杂度 算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大，在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度，如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。不同的场景有不同的优化方式，总...
爱上python系列------python性能(六):新建list对象性能优化
大鱼的博客
10-23 516
Cpython里的list实际上就是长度可变的数组实现的 新建list经常会使用这样的一种写法： [i for i in range(N)] 这样的写法不仅仅很酷很简洁，这样的写法实际上还能提速呢 下面做了一个实验： import time import numpy as np st=time.time() evens = [] for i in range(1<<26): if i % 2 == 0: evens.append(i) print(time.
Python 3.9 性能优化：更快的 list()、dict() 和 range() 等内置类型
Python猫
04-21 794
????“Python猫” ，一个值得加星标的公众号Python 的 3.9.0 版本正在开发中，计划在 2020-10-05 发布final版本。官方在 changelog 中披露了...
Python几种list生成的性能比较
、moddemod
03-27 740
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # author： Administrator # datetime： 2020/3/27 0027 下午 4:36 # ide： PyCharm from timeit import Timer import functools def test_time(number): def dec...
python一些优化方法
巴山夜雨
04-08 2822
环境：pyhton2.7 性能分析方法：运行时间较小为优 import time init_time = time.clock() func() last_time = time.clock() 性能时间times值的大小 times = last_time - init_time()   一：字符串连接 在python里面，字符串是不可变的（immutable），就是说一旦你...
Python Pandas多列合并成一长列(扁平化)
视觉算法小趴菜的博客
11-29 417
本文介绍了Pandas中三种数据扁平化方法：melt()按变量名和值两列重组数据，concat()垂直拼接多列，stack()将多列转为单列。测试数据显示melt()保留原列名信息，concat()和stack()仅保留数值。三种方法各有特点，适用于不同的数据扁平化需求。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1848
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
【Android逆向工程】第8章：Frida 高级应用：函数追踪与 RPC 调用
最新发布
w987333120的博客
12-01 339
本文介绍了Frida框架的核心功能与应用技巧，包括函数调用栈追踪、RPC机制、批量Hook、内存操作和脚本模块化等关键技术。重点讲解了Thread.backtrace()和DebugSymbol.fromAddress()的用法，提供Java和Native函数的调用栈追踪示例，并展示了调用栈过滤与分析方法。最后通过实战案例演示登录流程追踪和RPC调用，同时给出常见问题解决方案。这些技术可有效提升逆向分析效率，适用于移动应用安全测试场景。
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