优化Python性能：内建函数、join与列表解析

"这篇资源是关于提升Python程序性能的指南，分为两部分，包含一系列的技巧和建议。第一部分强调优化代码，通过使用内建函数、优化字符串连接、多重赋值、利用局部变量、利用“in”关键字、延迟加载、无限循环、list comprehension、xrange()、generator、itertools模拟能力、bisect模块保持列表排序、理解列表和数组的差异、使用dict和set测试成员、应用Schwartzian Transform进行排序、使用装饰器缓存结果以及理解Python的GIL。第二部分则提醒开发者应拒绝盲目优化，重视代码监控，分析时间复杂度，利用第三方包，通过multiprocessing实现并发，并考虑本地化代码。" 在这篇文章中，作者首先指出虽然Python的执行速度可能不如编译型语言，但通过合理优化，仍然可以处理大规模的计算任务，如YouTube的例子所示。优化策略包括： 1. **使用内建函数**：Python的内建函数通常经过优化，效率更高。 2. **使用`join()`连接字符串**：避免使用"+"操作符，因为每次连接都会创建新字符串，`join()`则更高效。 3. **Python多重赋值**：用于快速交换变量值，避免临时变量。 4. **使用局部变量**：局部变量的查找速度更快，应尽量减少全局变量的使用。 5. **使用"**in**"**：对于成员测试，"in"关键字比循环更高效。 6. **延迟加载**：将模块导入放在需要时，减少程序启动时的负担。 7. **使用`while 1`构造无限循环**：简化代码结构。 8. **list comprehension**：用于创建列表，比传统的循环构造列表更高效。 9. **使用`xrange()`处理长序列**：相比`range()`，`xrange()`不会一次性生成所有元素，节省内存。 10. **Python generator**：生成器可以按需生成值，节省内存。 11. **学习`itertools`模块**：提供许多高效的迭代工具。 12. **使用`bisect`模块**：维护已排序列表的插入和查找。 13. **理解Python列表**：列表实际上是动态大小的数组。 14. **使用dict和set测试成员**：对于成员测试，它们通常比list更快。 15. **Schwartzian Transform的`sort()`**：通过添加元组预处理数据，提高排序性能。 16. **Python装饰器缓存结果**：可以避免重复计算，提升效率。 17. **理解Python的GIL（全局解释器锁）**：了解其对多线程的影响。 18. **熟悉Python源代码**：有助于深度理解和优化。 第二部分则提供了更高级的优化思路： 1. **拒绝调优诱惑**：在优化前，确保代码逻辑正确且易于维护。 2. **使用工具监控代码**：通过工具分析代码性能，而非仅凭直觉。 3. **审查时间复杂度**：关注算法的时间复杂度，选择更优的数据结构和算法。 4. **使用第三方包**：利用社区的成熟解决方案，如NumPy、Pandas等。 5. **使用`multiprocessing`模块**：实现真正的并行计算，充分利用多核处理器。 6. **本地代码**：对于性能关键部分，考虑使用C或C++编写扩展模块。 优化Python性能的关键在于理解其特性和内置机制，以及熟练运用各种优化策略，同时结合合适的工具和库，以实现高效的代码执行。