Python 性能优化的 7 个实用技巧

Python 代码慢？试试这些优化方法：

1. 使用内置函数

# 慢
result = []
for i in range(1000):
    result.append(i * 2)

# 快
result = [i * 2 for i in range(1000)]

2. 避免全局变量查找

将频繁使用的函数转为局部变量。

3. 使用生成器

# 占用内存
squares = [x**2 for x in range(1000000)]

# 节省内存
squares = (x**2 for x in range(1000000))

4. 使用 C 扩展库

NumPy、pandas 等底层用 C 实现，性能远超纯 Python。

5. 缓存计算结果

使用 functools.lru_cache 装饰器。

6. 并行处理

使用 multiprocessing 处理 CPU 密集型任务。

7. 性能分析

先用 cProfile 找到瓶颈，再针对性优化。

原则：先让代码正确，再让它快。 premature optimization is the root of all evil.