10个Python常用的优化小妙招

1. 使用列表推导式替代for循环

# 常见写法
result = []
for i in range(10):
    result.append(i**2)

# 优化写法
result = [i**2 for i in range(10)]

列表推导式不仅能减少代码量,还提升了运行速度,尤其适用于简单操作.

2. 使用生成器处理大数据

# 生成器示例

squares = list(map(lambda x: x**2, range(10)))

Python的内置函数map、filter、sum等往往比手写循环更加高效.

4. 减少全局变量的使用

全局变量会影响代码性能,Python在访问局部变量时比访问全局变量更快.尽量避免不必要的全局变量.

5. 选择合适的数据结构

# 用集合去重而不是列表
unique_items = set(lst)

根据需求选择合适的数据结构.例如,集合（set）查找和删除操作比列表（list）要快得多.

6. 尽量减少I/O操作

文件和网络的I/O操作通常是程序性能瓶颈.可以通过批量读写或缓存数据来减少I/O次数.

with open('file.txt') as f:
    data = f.readlines()

一次性读取文件到内存,而不是逐行读取多次.

7. 使用多线程和多进程

from multiprocessing import Pool

def square(x):
    return x**2

with Pool(4) as p:
    result = p.map(square, range(10))

对于I/O密集型任务,使用多线程可以提高效率；对于CPU密集型任务,使用多进程能更好地利用多核处理器.

8. 避免不必要的循环计算

# 常见写法
for _ in range(1000):
    result = math.sqrt(25)

# 优化写法
sqrt_val = math.sqrt(25)
for _ in range(1000):
    result = sqrt_val

将不变的计算提取到循环外,避免重复计算.

9. 使用局部变量加速访问

局部变量访问速度比全局变量更快.如果某个变量在函数内部频繁使用,最好将其设为局部变量.

10. 使用join连接字符串

# 常见写法
result = ""
for s in list_of_strings:
    result += s

# 优化写法
result = "".join(list_of_strings)

字符串拼接时,使用+会导致大量的内存操作,而join在性能上更加高效.

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