目录

• 1. 避免不必要的循环和冗余计算
• 2. 使用列表生成式（List Comprehensions）代替普通循环
• 3. 避免频繁的内存分配
• 4. 使用生成器代替列表
• 5. 利用多线程或多进程来并行处理任务
• 拓展资料

今天咱们来聊聊一个每个开发者都关心的话题——怎样让Python代码跑得更快！对于很多Python初学者来说，可能没太多接触过性能优化的技巧，只知道“Python慢”，但其实，你完全可以通过一些简单的优化技巧，让你的代码飞起来，给自己和团队带来巨大的提升。

接下来我们看看怎么提升Python代码的速度吧！

1. 避免不必要的循环和冗余计算

开门见山说，我们从最基础的开始。你有没有发现，有些代码在执行时似乎做了很多重复的计算，而这些计算是完全不必要的？

例子：

假设我们有个程序要对一组数据做求和计算，代码是这样写的：

def calculate_sum(data): total = 0 for i in range(len(data)): total += data[i] return total

看起来没什么难题吧？然而，我们每次都通过 data[i] 来访问元素，这其实很慢。你能猜到怎么优化吗？

优化：

我们可以使用 sum() 函数，它是Python内置的，速度比手动计算要快得多：

def calculate_sum(data): return sum(data)

简单吧？看起来没什么特别，但你会发现，运行这种代码的速度会进步多少数量级！

原理：

sum() 是Python的内建函数，它内部做了很多优化，比如使用C语言实现，这就是为什么它比我们手写的循环要快得多。因此，对于大部分简单的数学运算，Python内置的函数通常是最优解。

2. 使用列表生成式（List Comprehensions）代替普通循环

让我们再来看看一个常见的优化场景：如果你用普通的for循环来创建一个列表，实际上这会比列表生成式（list comprehension）要慢。

例子：

假如我们需要生成一个包含100万个平方数的列表：

def generate_squares(n): squares = [] for i in range(n): squares.append(i2) return squares

这个技巧没错，但它有点“笨重”。你能想到更简洁、更高效的方式吗？

优化：

我们可以用列表生成式来替代普通的循环：

def generate_squares(n): return [i2 for i in range(n)]

原理：

列表生成式的背后，其实是通过高效的内存管理来加速处理的，它比传统的循环操作要少很多不必要的内存分配，因此速度更快。

3. 避免频繁的内存分配

内存分配的开销对于程序来说是非常大的，频繁的分配和回收内存就像你家搬家一样，麻烦又浪费时刻。如果你的代码在某些地方频繁创建临时对象或者数据结构，这样做会降低性能。

例子：

假设我们需要创建一个列表，长度为100万，我们用 for 循环不断地向列表添加元素：

def create_list(n): result = [] for i in range(n): result.append(i) return result

这个技巧有点小难题，由于每次调用 append() 时，Python都要在内存中动态调整列表的大致。

优化：

我们可以一次性预先分配好列表的大致，这样就避免了多次内存分配的开销：

def create_list(n): result = [None] * n 预先分配内存 for i in range(n): result[i] = i return result

原理：

通过提前分配内存，你就减少了频繁进行内存重新分配的需要，能显著进步性能。

4. 使用生成器代替列表

说到内存开销，另一个值得注意的地方就是：如果你处理的数据集非常大，完全不需要把所有数据都一次性加载到内存中。在这种情况下，生成器（generator）一个非常好的选择。

例子：

假设你要读取一个大文件并逐行处理数据：

def read_file(filename): with open(filename, ‘r’) as f: data = f.readlines() 一次性把所有行读进内存 return data

如果文件特别大，像这种一次性把数据全部加载到内存的行为就不太理想了。

优化：

可以改成生成器，按需加载数据，这样每次只加载一行，节省内存：

def read_file(filename): with open(filename, ‘r’) as f: for line in f: yield line 每次返回一行数据

原理：

生成器的好处在于它是懒加载的，只有在你需要数据时，才会从文件中读取一行。这就避免了将所有数据一次性加载到内存中，节省了大量内存。

5. 利用多线程或多进程来并行处理任务

最终，我们来聊聊怎样让Python更“能干”地同时做多个事务。你可能知道，Python的GIL（全局解释器锁）会限制多线程的并发执行，但这并不代表你不能利用多线程或者多进程来进步性能！

例子：

假设我们需要下载多个文件，如果一个个按顺序下载，速度就会很慢：

import timedef download_file(url): time.sleep(1) 模拟下载 print(f”下载完成: url}”)urls = [“url1”, “url2”, “url3”, “url4”]for url in urls: download_file(url)

这个技巧很直观，然而需要1秒钟下载一个文件。如果有上百个文件，岂不是要等很久？

优化：

我们可以使用多线程或者多进程同时下载多个文件，快速完成任务：

import threadingdef download_file(url): time.sleep(1) print(f”下载完成: url}”)urls = [“url1”, “url2”, “url3”, “url4”]threads = []for url in urls: thread = threading.Thread(target=download_file, args=(url,)) thread.start() threads.append(thread)for thread in threads: thread.join()

原理：

通过多线程，程序能够同时执行多个任务，减少了等待的时刻。如果你想进一步提速，考虑使用多进程，尤其在计算密集型任务中。

拓展资料

优化Python代码并不是一件高深的事。通过减少不必要的计算、使用Python的内置工具、合理利用内存和线程等，你就能让代码大幅提速。今天我们讨论的5个技巧，看似简单，但每个都能带来显著的提升。

如果你现在还觉得这些技巧好像没什么用，那试试用它们来优化你手头的代码，完全能看到效果。

到此这篇关于5个Python性能优化技巧分享(代码提速300%)的文章就介绍到这了,更多相关Python性能优化内容请搜索风君子博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持风君子博客！

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