5个Python性能优化技巧分享(代码提速300%)
今天咱们来聊聊一个每个开发者都关心的话题——如何让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
首先，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：
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defcalculate_sum(data):
total=0
foriinrange(len(data)):
total+=data[i]
returntotal
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看起来没什么问题吧？但是，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：
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defcalculate_sum(data):
returnsum(data)
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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提高几个数量级！
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。所以，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：
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defgenerate_squares(n):
squares=[]
foriinrange(n):
squares.append(i**2)
returnsquares
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这个方法没错，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：
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defgenerate_squares(n):
return[i**2foriinrange(n)]
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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，所以速度更快。
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，麻烦又浪费时间。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：
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defcreate_list(n):
result=[]
foriinrange(n):
result.append(i)
returnresult
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这个方法有点小问题，因为每次调用 append() 时，Python都要在内存中动态调整列表的大小。
优化：
我们可以一次性预先分配好列表的大小，这样就避免了多次内存分配的开销：
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defcreate_list(n):
result=[None]*n # 预先分配内存
foriinrange(n):
result[i]=i
returnresult
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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，能显著提高性能。
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）是一个非常好的选择。
例子：
假设你要读取一个大文件并逐行处理数据：
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defread_file(filename):
withopen(filename,'r') as f:
data=f.readlines() # 一次性把所有行读进内存
returndata
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如果文件特别大，像这种一次性把数据全部加载到内存的做法就不太理想了。
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：
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defread_file(filename):
withopen(filename,'r') as f:
forlineinf:
yieldline # 每次返回一行数据
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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
最后，我们来聊聊如何让Python更“能干”地同时做多个事情。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提高性能！
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：
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importtime
defdownload_file(url):
time.sleep(1) # 模拟下载
print(f"下载完成: {url}")
urls=["url1","url2","url3","url4"]
forurlinurls:
download_file(url)
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这个方法很直观，但是需要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：
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importthreading
defdownload_file(url):
time.sleep(1)
print(f"下载完成: {url}")
urls=["url1","url2","url3","url4"]
threads=[]
forurlinurls:
thread=threading.Thread(target=download_file, args=(url,))
thread.start()
threads.append(thread)
forthreadinthreads:
thread.join()
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原理：
通过多线程，程序能够同时执行多个任务，减少了等待的时间。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。
总结
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，绝对能看到效果。
来源：https://www.jb51.net/python/341059ecc.htm
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