Python代码性能优化全攻略：显著提升运行速度

作为动态解释型语言，运行速度有时不如静态编译型语言。但通过一些技巧，我们可以大幅提升python代码的性能。本文将介绍多种优化策略，并使用timeit模块精确测量代码执行时间（默认运行一百万次）。

一、 测量代码执行时间

使用time.perf_counter()可以精确测量代码执行时间：

import time  start_time = time.perf_counter() # ... your code ... end_time = time.perf_counter() run_time = end_time - start_time print(f"程序运行时间: {run_time} 秒")

二、 I/O密集型操作优化

I/O密集型操作（如磁盘读写、网络通信）会阻塞程序执行。优化方法包括：

立即学习“”；

• 异步I/O: 使用asyncio等异步编程模型，在等待I/O时执行其他任务。
• 缓冲: 使用缓冲区减少I/O操作频率。
• 并行处理: 并行执行多个I/O操作。
• 优化数据结构: 选择合适的数据结构减少读写次数。

三、 列表和字典生成器

使用列表推导式或生成器表达式代替传统循环创建列表和字典，效率更高：

传统方法:

def fun1():     list_ = []     for i in range(100):         list_.append(i)

优化方法:

def fun1():     list_ = [i for i in range(100)]

四、 字符串连接优化

使用join()方法代替+运算符连接字符串，效率更高：

传统方法:

def fun1():     obj = ['hello', 'this', 'is', 'leapcell', '!']     s = ""     for i in obj:         s += i

优化方法:

def fun1():     obj = ['hello', 'this', 'is', 'leapcell', '!']     "".join(obj)

五、 使用map()代替循环

map()函数可以将函数应用于迭代对象，通常比显式循环更高效：

传统循环:

def fun1():     arr = ["hello", "this", "is", "leapcell", "!"]     new = []     for i in arr:         new.append(i)

使用map():

def fun2(x):     return x  def fun1():     arr = ["hello", "this", "is", "leapcell", "!"]     list(map(fun2, arr))

六、 选择合适的数据结构

根据操作类型选择合适的数据结构：

• 频繁查找：字典效率高于列表。
• 频繁添加/删除：集合或collections.deque效率更高。
• 有序查找：使用bisect模块进行二分查找。

七、 避免不必要的函数调用

减少不必要的函数调用可以提升性能。

八、 避免不必要的导入

只导入必要的模块，减少导入开销。

九、 避免全局变量

全局变量访问速度慢于局部变量，尽量使用局部变量。

十、 避免模块和函数属性访问

使用from … import …直接导入需要的函数，避免属性访问的开销。

十一、 减少内部循环中的计算

将循环内部的计算移到循环外部，减少重复计算。

十二、 Leapcell：Python应用托管的最佳无服务器平台

Leapcell 提供多语言支持、免费部署无限项目、按需付费、自动伸缩、高性能等优势，是部署Python应用的理想平台。

(此处保留原图片位置和格式)

以上就是Python性能提示您必须知道的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！