Python代码加速秘籍：8个提升运行效率的技巧

"这8种 Python 加速运行技巧真棒" Python虽然以其易读性和灵活性而闻名，但在执行效率上相对较低。然而，通过一些优化策略，可以显著提高Python代码的运行速度。以下是一些关键的Python加速运行技巧： 1. **避免全局变量** 全局变量在Python中搜索范围广，影响了执行速度。将变量限制在函数或方法的范围内，可以降低查找成本。例如，将计算平方根的代码放入函数中，可以减少全局变量的使用，从而提高性能。 2. **避免`.`操作符** 访问对象的方法或属性时，`.`操作符会引发名称解析，这可能导致额外的开销。尽可能使用局部变量存储常访问的对象，以减少`.`操作的次数。 2.1 **避免模块和函数属性访问** 直接调用如`math.sqrt()`会涉及多次查找和解析。可以先将常用函数赋值给局部变量，如`sqrt = math.sqrt`，然后使用`sqr`t代替`math.sqrt()`，以减少函数调用的开销。 3. **使用列表推导式** 列表推导式比传统的循环构造列表更快，因为它们在编译时就被优化过了。例如： ```python # 不推荐 result = [] for i in range(size): result.append(i * i) # 推荐 result = [i * i for i in range(size)] ``` 4. **使用生成器表达式** 当处理大量数据时，生成器可以按需生成值，节省内存。它们比列表推导更适合大列表的迭代，因为它们不会一次性创建所有元素。 5. **利用内置函数和库** Python的内置函数（如`map()`, `filter()`, `sorted()`）以及标准库（如`itertools`和`collections`)通常经过优化，执行速度优于自定义代码。尽量使用这些工具来替代自定义实现。 6. **使用`@lru_cache`装饰器** 对于计算密集型函数，尤其是有重复输入的情况，使用`functools.lru_cache`可以缓存最近使用的函数结果，避免重复计算。 7. **选择适当的数据结构** 根据需求选择合适的数据结构，例如，使用`set`进行成员检查比`list`快，使用`dict`进行查找比遍历列表快。 8. **并行处理** 如果任务可以并行化，可以使用`multiprocessing`库，将工作分解到多个处理器核心上，实现性能提升。 在优化代码时，记住几个原则： - 不要过早优化。先确保代码功能正确，再考虑性能。 - 权衡优化的代价。优化可能会增加代码复杂性，考虑时间、空间和开发成本的平衡。 - 定位瓶颈。使用性能分析工具找出代码中最耗时的部分，优先优化。 通过应用这些技巧，可以有效地提升Python代码的运行速度，但优化过程需要结合实际情况，考虑代码的可读性、维护性和整体性能。