从新手到高手：掌握Python性能优化的秘诀，效率翻倍

最新推荐文章于 2025-06-08 22:50:19 发布

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导读

在编程的广阔天地中，Python靠着它优雅的语法、丰富的库以及强大的社区支持，成了众多开发者心中闪亮耀眼的明星。不过呢明星也有自己的不足之处，Python的“慢”经常让程序员们很烦恼。别担心呀，今天我们就来给大家讲讲一些实用的Python技巧，能让你的程序性能马上翻倍，轻松突破性能瓶颈！

一、内置函数：性能优化的秘密武器

Python的标准库给咱们提供了好多高效的内置函数呢，这些函数都经过了高度的优化，能让程序的性能明显提升。就像sum()、min()、max()这些函数呀，在处理大量数据的时候，比咱们自己手写的循环快多啦。

sum()函数在算列表里所有元素的总和时，用sum()函数比手动循环求和更高效。这是因为sum()函数在内部做了优化处理，这样就减少了没必要的开销。

# 手动循环求和
total = 0
for num in lst:
    total += num

# 使用sum()函数求和
total = sum(lst)

根据测试，对于包含100万个元素的列表，使用sum()函数比手动循环求和快了约20%。

map()和filter()函数：这两个函数能够高效地处理函数式编程任务。map()函数用于对列表中的每个元素应用一个函数，而filter()函数则用于筛选列表中的元素。

# 使用map()函数将列表中的每个元素平方
squared_lst = list(map(lambda x: x ** 2, lst))

# 使用filter()函数筛选列表中的偶数
even_lst = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, lst))

二、数据结构：选择合适，性能翻倍

Python给我们提供了好多内置的数据结构呢，每种数据结构都有它自己特有的优势，还有适合的使用场景。选对了合适的数据结构，就能大大提升程序的性能。

列表（list）与数组（array）：在处理大量数值数据之际，使用array模块中的数组相较于使用列表而言更为高效。由于数组在内存之中是连续存储的，不过列表却有可能是分散存储的，如此便会致使访问速度变得较为缓慢。

# 使用列表存储数值数据
lst = [1, 2, 3, ...]

# 使用array模块中的数组存储数值数据
import array as arr
num_array = arr.array('i', [1, 2, 3, ...])

根据测试，对于包含100万个整数的数组，使用array模块比使用列表快了约30%。

字典（dict）与集合（set）：在处理键值对和集合运算时，字典和集合是高效的选择。字典的查找时间复杂度为O(1)，而集合的并集、交集等操作也经过了优化。

# 使用字典存储键值对数据
d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, ...}

# 使用集合存储唯一元素
s = {1, 2, 3, ...}

三、算法优化：选择高效，事半功倍

算法乃是程序性能优化的关键所在。选取恰当的算法，便可显著地降低时间复杂度以及空间复杂度，进而提升程序的性能。

排序算法：Python内置的sorted()函数以及列表的sort()方法皆使用了Timsort算法，此为一种混合排序算法，它将归并排序与插入排序的优势相结合，具备O(nlogn)的时间复杂度。

# 使用sorted()函数对列表进行排序
sorted_lst = sorted(lst)

# 使用列表的sort()方法进行排序
lst.sort()

查找算法：在处理查找任务时，如果数据是有序的，可以使用二分查找算法，其时间复杂度为O(log n)。Python的bisect模块提供了二分查找的支持。

import bisect

# 假设sorted_lst是一个有序列表
index = bisect.bisect_left(sorted_lst, target)

四、并行处理：多核优势，性能飞跃

现代计算机一般来讲会具备多个核心，通过利用多核来进行并行处理，就能够大幅度地提升程序的性能。

Python给予了诸多并行处理的方式，像是多线程、多进程以及异步编程。对于IO密集型的任务，像网络请求、文件读写这类的，多线程是个挺好的选择。Python的threading模块能为多线程提供支持。

import threading

def io_task():
    # I/O密集型任务
    pass

threads = [threading.Thread(target=io_task) for _ in range(4)]
for thread in threads:
    thread.start()
for thread in threads:
    thread.join()

多进程：对于CPU密集型任务，如数值计算、图像处理等，多进程是更好的选择。Python的multiprocessing模块提供了多进程的支持。

import multiprocessing

def cpu_task(x):
    # CPU密集型任务
    return x ** 2

with multiprocessing.Pool(4) as pool:
    results = pool.map(cpu_task, range(1000000))

五、代码优化：细节决定成败

除了前面说的技巧以外，还有一些给代码做优化的小办法。虽然这些办法看上去没什么大的作用，但确实能在一定程度上提高程序的性能。

在循环过程中，不要频繁计算相同值，将其存储于变量，后续可直接利用。

# 原始代码
for i in range(n):
    result = math.sqrt(i ** 2 + 1)

# 优化后的代码
sqrt_1 = math.sqrt(1)
for i in range(n):
    result = math.sqrt(i ** 2 + sqrt_1 ** 2)

使用局部变量：在函数内部使用局部变量而不是全局变量，因为局部变量在内存中访问速度更快。

# 原始代码
def func(x):
    global y
    y = x ** 2

# 优化后的代码
def func(x):
    y = x ** 2

六、性能剖析：知己知彼，百战不殆

在开始进行性能优化之前，得先清楚程序的性能瓶颈具体在什么地方。Python给出了好多性能剖析工具，像cProfile和lineprofiler之类的，这些工具可以帮我们找出程序里的性能问题。

import cProfile

def my_function():
    # 你的代码逻辑
    pass

cProfile.run('my_function()')

通过性能剖析报告，我们可以清晰地看到每个函数和代码块的执行时间和调用次数，从而有针对性地进行优化。

七、实战案例：性能优化大显身手

以下是一个相对简单的性能优化实战案例，它向我们展示了如何利用之前提到的方法了，以提高Python程序的运行效率。
假设我们拥有一个有着100万个整数的列表，得计算这个列表里所有偶数的平方总和。

# 原始代码
def sum_of_squares_original(lst):
    total = 0
    for num in lst:
        if num % 2 == 0:
            total += num ** 2
    return total

# 优化后的代码
def sum_of_squares_optimized(lst):
    even_numbers = [num for num in lst if num % 2 == 0]
    total = sum(map(lambda x: x ** 2, even_numbers))
    return total

# 生成测试数据
import random
lst = [random.randint(1, 1000000) for _ in range(1000000)]

# 测试原始代码和优化后的代码的执行时间
import time

start_time = time.time()
result_original = sum_of_squares_original(lst)
end_time = time.time()
print(f"Original: {end_time - start_time:.6f} seconds")

start_time = time.time()
result_optimized = sum_of_squares_optimized(lst)
end_time = time.time()
print(f"Optimized: {end_time - start_time:.6f} seconds")

# 验证结果是否正确
assert result_original == result_optimized