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python代碼性能優(yōu)化可通過(guò)四個(gè)方法提升效率。1.優(yōu)先使用內(nèi)置函數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)，如sum()和itertools，因其由c實(shí)現(xiàn)效率更高；2.減少循環(huán)嵌套，采用numpy進(jìn)行向量化運(yùn)算批量處理數(shù)據(jù)，或用列表推導(dǎo)式優(yōu)化小規(guī)模數(shù)據(jù)操作；3.選擇合適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如查找用set、頻繁插入刪除用deque、鍵值對(duì)更新用字典；4.利用functools.lru_cache緩存純函數(shù)結(jié)果，避免重復(fù)計(jì)算，同時(shí)注意內(nèi)存占用。掌握這些技巧可顯著提升程序運(yùn)行速度。
python代碼性能優(yōu)化其實(shí)是一個(gè)很常見(jiàn)的需求，尤其是當(dāng)你處理的數(shù)據(jù)量變大、任務(wù)復(fù)雜度增加時(shí)。雖然Python以開(kāi)發(fā)效率高著稱(chēng)，但它的執(zhí)行速度相比C或Java這類(lèi)語(yǔ)言還是慢一些。所以，掌握一些實(shí)用的優(yōu)化技巧，能讓你的程序跑得更快。
1. 盡量使用內(nèi)置函數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)
Python的內(nèi)置函數(shù)（如map()、Filter()、sum()）和標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)（如collections、itertools）都是用C實(shí)現(xiàn)的，運(yùn)行效率非常高。比起自己寫(xiě)循環(huán)或者邏輯，直接調(diào)用這些函數(shù)通常會(huì)更高效。
舉個(gè)例子：你想計(jì)算一個(gè)列表中所有元素的平方和。
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# 自己寫(xiě)循環(huán) total = 0 for num in numbers: total += num ** 2 # 使用生成器表達(dá)式 + sum() total = sum(num ** 2 for num in numbers)
第二種方式不僅代碼更簡(jiǎn)潔，而且性能更好，因?yàn)閮?nèi)部是用C實(shí)現(xiàn)的迭代機(jī)制。
建議：
- 多查文檔，了解常用內(nèi)置函數(shù)和模塊的功能。
- 避免重復(fù)造輪子，尤其是一些已經(jīng)被優(yōu)化過(guò)的功能。
2. 減少循環(huán)嵌套，盡量向量化操作
Python的循環(huán)本身比較慢，特別是多層嵌套循環(huán)，很容易導(dǎo)致性能瓶頸。這時(shí)候可以考慮用NumPy等庫(kù)進(jìn)行向量化運(yùn)算，把數(shù)據(jù)變成數(shù)組后批量處理。
比如你要對(duì)兩個(gè)列表中的每個(gè)元素相加：
a = [1, 2, 3] b = [4, 5, 6] # 普通循環(huán) result = [] for i in range(len(a)): result.append(a[i] + b[i]) # 使用NumPy import numpy as np a_np = np.array(a) b_np = np.array(b) result = a_np + b_np
在數(shù)據(jù)量大的時(shí)候，NumPy的性能優(yōu)勢(shì)非常明顯。
建議：
- 如果你的項(xiàng)目涉及大量數(shù)學(xué)運(yùn)算或數(shù)組處理，可以考慮引入NumPy。
- 對(duì)于小規(guī)模數(shù)據(jù)，也可以嘗試用列表推導(dǎo)式代替普通循環(huán)。
3. 使用合適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
選擇合適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對(duì)性能影響非常大。比如：
- 查找元素時(shí)，set比list快得多（因?yàn)榈讓邮枪１恚?/li>
- 頻繁插入刪除中間元素時(shí)，collections.deque比list更適合。
- 需要頻繁更新鍵值對(duì)時(shí)，普通字典已經(jīng)足夠高效。
例如判斷一個(gè)元素是否存在于集合中：
my_list = list(range(10000)) my_set = set(my_list) # 判斷是否存在某個(gè)元素 9999 in my_set # 快 9999 in my_list # 慢
建議：
- 熟悉各種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的特性，按需選擇。
- 對(duì)大數(shù)據(jù)量的操作，提前分析哪種結(jié)構(gòu)最合適。
4. 利用緩存與避免重復(fù)計(jì)算
有些函數(shù)可能被多次調(diào)用，輸入相同的情況下結(jié)果也一樣，這種時(shí)候可以用functools.lru_cache來(lái)緩存結(jié)果，避免重復(fù)計(jì)算。
比如斐波那契數(shù)列遞歸實(shí)現(xiàn)：
from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=None) def fib(n): if n < 2: return n return fib(n - 1) + fib(n - 2)
這樣就能大大減少遞歸次數(shù)，提升性能。
建議：
- 對(duì)純函數(shù)（無(wú)副作用、輸入輸出一一對(duì)應(yīng)）使用緩存特別有效。
- 注意緩存占用內(nèi)存的問(wèn)題，合理設(shè)置maxsize。
基本上就這些。Python性能優(yōu)化不一定要一開(kāi)始就做得很極致，但在關(guān)鍵路徑上注意一下寫(xiě)法，往往能帶來(lái)明顯提升。像上面提到的幾個(gè)點(diǎn)，都是平時(shí)容易忽略但又很實(shí)用的小技巧。
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