提升Python执行速度的10种方法分享

# 提升Python执行速度的10种方法分享

Python因其简洁易读的语法而广受欢迎，但执行速度慢也常被诟病。本文将分享10种经过验证的优化方法，帮助你的Python代码跑得更快。

## 1. 使用内置函数和库

**原理**：Python内置函数用C语言实现，比纯Python实现快10-100倍

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

# 快
result = list(map(lambda x: len(str(x)), range(10000)))

典型场景：列表操作、数学计算、类型转换等

2. 利用JIT编译器：Numba

安装：pip install numba

from numba import jit
import numpy as np

@jit(nopython=True)
def sum_matrix(matrix):
    total = 0
    for row in matrix:
        for val in row:
            total += val
    return total

# 比原生Python快50倍以上

适用场景：数值计算密集型任务

3. 使用PyPy解释器

特点： - 即时编译(JIT)实现 - 平均加速4-10倍 - 兼容Python 3.7+

限制：不适用于C扩展密集的项目

4. 向量化运算（NumPy）

# 慢
def dot_product(a, b):
    return sum(x*y for x,y in zip(a,b))

# 快（快100倍）
import numpy as np
def numpy_dot(a, b):
    return np.dot(np.array(a), np.array(b))

优势： - 避免循环开销 - 底层使用SIMD指令

5. 使用Cython编译

示例（保存为.pyx文件）：

# cython: language_level=3
def cython_sum(long n):
    cdef long total = 0
    cdef long i
    for i in range(n):
        total += i
    return total

编译后速度：接近C语言性能

6. 合理使用数据结构

优化对比：

选择建议： - 频繁查找：用字典/集合 - 有序数据：考虑bisect模块 - 大数据集：使用array模块

7. 避免全局变量

性能对比：

# 慢（全局变量访问）
global_var = 10
def slow_func():
    for _ in range(10**6):
        x = global_var + 1

# 快（局部变量访问）
def fast_func():
    local_var = 10
    for _ in range(10**6):
        x = local_var + 1

加速效果：局部变量快15-20%

8. 多进程并行计算

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
        results = p.map(process_data, range(10000))

适用场景： - CPU密集型任务 - GIL限制的并行操作

9. 内存优化技巧

有效方法： 1. 使用__slots__减少对象内存

class Optimized:
    __slots__ = ['a', 'b']  # 节省40-50%内存
    def __init__(self, a, b):
        self.a = a
        self.b = b

1. 生成器替代列表

# 节省内存
def gen_numbers(n):
    for i in range(n):
        yield i * 2

10. 算法优化策略

典型案例： - 缓存重复计算（装饰器@functools.lru_cache）

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=128)
def fibonacci(n):
    if n < 2:
        return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

• 提前终止循环

# 优化前
def has_negative(numbers):
    negs = [n for n in numbers if n < 0]
    return len(negs) > 0

# 优化后（快3-5倍）
def has_negative_fast(numbers):
    for n in numbers:
        if n < 0:
            return True
    return False

性能分析工具推荐

1. cProfile：找出瓶颈函数

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

1. line_profiler：逐行分析

# 安装：pip install line_profiler
@profile
def slow_function():
    # 待分析代码
    pass

1. memory_profiler：内存使用分析

# 安装：pip install memory_profiler
from memory_profiler import profile

@profile
def memory_intensive_func():
    # 代码
    pass

总结

最佳实践建议： 1. 先确保代码正确再优化 2. 使用分析工具定位真正瓶颈 3. 权衡可读性与性能 4. 考虑维护成本

通过组合使用这些方法，完全可以让Python代码的执行速度提升1-2个数量级，在保持开发效率的同时获得更好的运行时性能。 “`

注：本文示例代码均在Python 3.8+环境下测试通过，实际加速效果可能因环境、数据规模和具体实现而异。建议根据自身项目特点选择最适合的优化策略。