15个技巧让Python程序飞速运行

1. 使用内置函数和库

Python自带了很多高效的内置函数和库，它们通常比你自己写的代码要快得多。尽量使用这些现成的工具，而不是自己重新发明轮子。

示例：

 # 不推荐：手动计算列表元素之和  
def sum_list_manual(lst):  
    total = 0  
    for num in lst:  
        total += num  
    return total  
  
# 推荐：使用内置sum函数  
def sum_list_builtin(lst):  
    return sum(lst)  
  
# 测试  
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]  
print(sum_list_manual(numbers))  # 输出: 15  
print(sum_list_builtin(numbers))  # 输出: 15  

2. 使用列表推导式代替循环

列表推导式不仅更简洁，而且执行速度也更快。

示例：

 # 不推荐：使用for循环创建平方数列表  
squares_loop = []  
for i in range(10):  
    squares_loop.append(i ** 2)  
  
# 推荐：使用列表推导式  
squares_comprehension = [i ** 2 for i in range(10)]  
  
print(squares_loop)  # 输出: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]  
print(squares_comprehension)  # 输出: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]  

3. 使用生成器表达式节省内存

当你处理大数据集时，生成器表达式可以节省大量内存，因为它只在需要时生成数据。

示例：

 # 不推荐：使用列表存储所有平方数  
squares_list = [i ** 2 for i in range(1000000)]  
  
# 推荐：使用生成器表达式  
squares_generator = (i ** 2 for i in range(1000000))  
  
# 计算总和  
print(sum(squares_list))  # 需要大量内存  
print(sum(squares_generator))  # 内存使用较少  

4. 使用set进行成员检查

集合（set）的数据结构查找元素的时间复杂度是O(1)，而列表（list）是O(n)。因此，如果需要频繁进行成员检查，使用set会更快。

示例：

 # 不推荐：使用列表进行成员检查  
my_list = list(range(1000000))  
if 999999 in my_list:  
    print("Found!")  
  
# 推荐：使用集合进行成员检查  
my_set = set(range(1000000))  
if 999999 in my_set:  
    print("Found!")  

5. 使用字典代替多重条件判断

当有多个条件判断时，可以考虑使用字典来简化代码，并提高效率。