增加文件描述符限制:通过ulimit -n 65535临时提升单个进程的文件描述符限制,编辑/etc/security/limits.conf添加* soft nofile 65535、* hard nofile 65535永久生效,解决Python程序因频繁打开文件导致的“Too many open files”错误。
减少不必要计算与内存分配:将循环内不变的计算移至循环外(如for i in range(n): result = x * y改为temp = x * y; for i in range(n): result = temp);使用列表推导式([x**2 for x in range(10)])替代for循环,或生成器表达式((x**2 for x in range(10)))处理大数据集,降低内存占用。
避免全局变量与过度导入:全局变量需通过名称查找(比局部变量慢),尽量使用局部变量;仅导入必要的模块(如from math import sqrt而非import math),减少启动时间和内存消耗。
C扩展开发:用C/C++编写高性能模块,通过Python的ctypes或cffi库调用。例如,编写my_extension.c(包含int add(int a, int b) { return a + b; }),编译为共享库(gcc -shared -o my_extension.so -fPIC my_extension.c),在Python中通过from ctypes import cdll; lib = cdll.LoadLibrary("./my_extension.so"); print(lib.add(1, 2))调用,绕过GIL限制。
异步编程:使用asyncio库处理高并发I/O操作(如网络请求、文件读写),通过async def定义协程函数,await关键字等待异步操作完成(如async def fetch(url): async with aiohttp.ClientSession() as session: async with session.get(url) as response: return await response.text()),提升I/O密集型应用的吞吐量。