Python代码加速运行的技巧有哪些

# Python代码加速运行的技巧有哪些

Python作为一门解释型语言，其执行效率常被拿来与C/Java等编译型语言比较。虽然开发效率高，但在处理计算密集型任务时可能遇到性能瓶颈。本文将系统介绍15种提升Python运行速度的实用技巧，并通过代码示例展示优化效果。

## 1. 使用内置函数和库

Python内置函数用C语言实现，比纯Python实现快10-100倍：

```python
# 慢速写法
result = []
for i in range(10000):
    result.append(len(str(i)))

# 快速写法
result = list(map(lambda x: len(str(x)), range(10000)))

2. 数据结构选择优化

• 频繁查找用set/dict(O(1))替代list(O(n))
• 双端队列用collections.deque

# 列表查找(O(n))
if x in my_list:  

# 集合查找(O(1))
if x in my_set:  

3. 避免全局变量

局部变量访问比全局变量快约35%：

def slow_func():
    global var  # 慢
    var += 1

def fast_func():
    local_var = var + 1  # 快

4. 使用列表推导式

比普通循环快约20%：

# 传统循环
result = []
for i in range(1000):
    result.append(i*2)

# 列表推导式
result = [i*2 for i in range(1000)]

5. 利用生成器减少内存

# 列表(占用内存)
sum([x*x for x in range(1000000)])  

# 生成器(惰性计算)
sum(x*x for x in range(1000000))  

6. 字符串拼接优化

# 慢: O(n²)时间复杂度
s = ""
for substr in list_of_strings:
    s += substr

# 快: O(n)
s = "".join(list_of_strings)

7. 使用NumPy/Pandas处理数值计算

NumPy的向量化操作比纯Python快100倍：

import numpy as np

# 纯Python
result = [x**2 for x in range(10000)]

# NumPy
arr = np.arange(10000)
result = arr**2

8. 使用多进程处理CPU密集型任务

from multiprocessing import Pool

def process_data(data):
    # 处理函数
    return data * 2

if __name__ == '__main__':
    with Pool(4) as p:  # 4个进程
        result = p.map(process_data, range(100))

9. 使用Cython编译关键代码

# 在.pyx文件中
def cython_func(int n):
    cdef int i, result=0
    for i in range(n):
        result += i
    return result

10. 缓存计算结果

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=128)
def expensive_func(x):
    # 复杂计算
    return result

11. 使用JIT编译器(Numba)

from numba import jit

@jit(nopython=True)
def numba_func(arr):
    total = 0
    for x in arr:
        total += x
    return total

12. 避免不必要的对象创建

# 不好: 每次循环创建新列表
for i in range(10000):
    data = list(range(100))  

# 更好: 复用对象
data = list(range(100))
for i in range(10000):
    process(data)

13. 使用更快的JSON解析器

# 标准库
import json  

# 更快的替代品
import orjson  # 比json快3-5倍
import ujson

14. 正确使用异常处理

# 慢: 异常捕获在循环内
for i in range(10000):
    try:
        x = 1 / i
    except:
        pass

# 快: 先检查条件
for i in range(10000):
    if i != 0:
        x = 1 / i

15. 使用性能分析工具定位瓶颈

# cProfile分析
import cProfile
cProfile.run('my_function()')

# line_profiler逐行分析
%load_ext line_profiler
%lprun -f my_func my_func()

综合性能对比

结语

Python性能优化需要结合具体场景选择合适方法。建议： 1. 先确保代码正确性 2. 用分析工具找到真正瓶颈 3. 从高级优化(算法/数据结构)开始 4. 最后考虑低级优化(编译/并行)

记住Donald Knuth的名言：”过早优化是万恶之源”。在开发初期应优先保证代码可读性和可维护性，待性能成为实际问题时再针对性优化。 “`

这篇文章共计约1500字，涵盖了Python性能优化的主要技巧，采用Markdown格式编写，包含代码示例、表格对比和实用建议。可根据需要调整具体细节或补充更多案例。