Python性能优化指南：让你的代码提速10倍的实用技巧

Python以其简洁易用著称，但在性能方面常被诟病。其实，通过一些实用的优化技巧，你的Python代码性能完全可以提升数倍甚至十倍。本文将结合实际经验，系统介绍Python性能优化的常见思路与方法，并给出具体案例，助你写出高效的Python程序。

1. 算法与数据结构优化

• 优先选择合适的数据结构：如查找用set/dict，顺序存储用list。
• 避免不必要的嵌套循环，能用集合操作、字典映射解决的，绝不用暴力遍历。

2. 内置函数与库的高效利用

• 尽量使用Python内置函数（如map、filter、sum、any、all等），它们通常用C实现，比自定义循环快得多。
• 善用标准库：如collections.Counter、itertools等。

3. 向量化和并行化

• 利用NumPy/Pandas进行向量化运算，大幅提升数据处理效率。
• 多进程/多线程并发：如concurrent.futures、multiprocessing。
• 异步IO：如asyncio，适合大量IO密集型任务。

4. 局部变量与作用域

• 局部变量访问速度远快于全局变量，频繁访问的变量应尽量放在局部作用域。
• 减少属性查找：如将循环体内的属性查找提前为局部变量。

5. 避免不必要的对象创建

• 复用对象，减少临时对象和字符串拼接。
• 使用生成器表达式，如(x for x in iterable)，节省内存。

6. JIT与C扩展加速

• PyPy解释器：JIT加速，部分场景下速度提升数倍。
• Cython/Numba：将关键代码编译为C，极大提升性能。

7. 性能分析与瓶颈定位

• profile工具：如cProfile、line_profiler定位慢点。
• 可视化分析：如snakeviz、py-spy。

8. 代码示例

import time
from functools import lru_cache

# 递归斐波那契：未优化
def fib(n):
    return n if n < 2 else fib(n-1) + fib(n-2)

# 加缓存优化
@lru_cache(maxsize=None)
def fast_fib(n):
    return n if n < 2 else fast_fib(n-1) + fast_fib(n-2)

start = time.time()
fib(30)
print('普通递归耗时:', time.time() - start)

start = time.time()
fast_fib(30)
print('加缓存递归耗时:', time.time() - start)

9. 小结

• 优化从算法和数据结构入手，其次是利用高效的库和工具。
• 多关注内存和CPU消耗，合理使用并发和异步。
• 定期用profile工具定位瓶颈，针对性优化。