python代码性能优化可通过四个方法提升效率。1.优先使用内置函数和标准库，如sum()和itertools，因其由c实现效率更高；2.减少循环嵌套，采用numpy进行向量化运算批量处理数据，或用列表推导式优化小规模数据操作；3.选择合适的数据结构，如查找用set、频繁插入删除用deque、键值对更新用字典；4.利用functools.lru_cache缓存纯函数结果，避免重复计算，同时注意内存占用。掌握这些技巧可显著提升程序运行速度。
Python代码性能优化其实是一个很常见的需求，尤其是当你处理的数据量变大、任务复杂度增加时。虽然Python以开发效率高著称，但它的执行速度相比C或Java这类语言还是慢一些。所以，掌握一些实用的优化技巧，能让你的程序跑得更快。
1. 尽量使用内置函数和标准库
Python的内置函数（如map()、filter()、sum()）和标准库（如collections、itertools）都是用C实现的，运行效率非常高。比起自己写循环或者逻辑，直接调用这些函数通常会更高效。
举个例子：你想计算一个列表中所有元素的平方和。
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# 自己写循环
total = 0
for num in numbers:
total += num ** 2
# 使用生成器表达式 + sum()
total = sum(num ** 2 for num in numbers)第二种方式不仅代码更简洁，而且性能更好，因为内部是用C实现的迭代机制。
建议：
- 多查文档，了解常用内置函数和模块的功能。
- 避免重复造轮子，尤其是一些已经被优化过的功能。
2. 减少循环嵌套，尽量向量化操作
Python的循环本身比较慢，特别是多层嵌套循环，很容易导致性能瓶颈。这时候可以考虑用NumPy等库进行向量化运算，把数据变成数组后批量处理。
比如你要对两个列表中的每个元素相加：
a = [1, 2, 3]
b = [4, 5, 6]
# 普通循环
result = []
for i in range(len(a)):
result.append(a[i] + b[i])
# 使用NumPy
import numpy as np
a_np = np.array(a)
b_np = np.array(b)
result = a_np + b_np在数据量大的时候，NumPy的性能优势非常明显。
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建议：
- 如果你的项目涉及大量数学运算或数组处理，可以考虑引入NumPy。
- 对于小规模数据，也可以尝试用列表推导式代替普通循环。
3. 使用合适的数据结构
选择合适的数据结构对性能影响非常大。比如：
- 查找元素时，
set比list快得多（因为底层是哈希表）。 - 频繁插入删除中间元素时，
collections.deque比list更适合。 - 需要频繁更新键值对时，普通字典已经足够高效。
例如判断一个元素是否存在于集合中：
my_list = list(range(10000)) my_set = set(my_list) # 判断是否存在某个元素 9999 in my_set # 快 9999 in my_list # 慢
建议：
- 熟悉各种数据结构的特性，按需选择。
- 对大数据量的操作，提前分析哪种结构最合适。
4. 利用缓存与避免重复计算
有些函数可能被多次调用，输入相同的情况下结果也一样，这种时候可以用functools.lru_cache来缓存结果，避免重复计算。
比如斐波那契数列递归实现：
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=None)
def fib(n):
if n < 2:
return n
return fib(n - 1) + fib(n - 2)这样就能大大减少递归次数，提升性能。
建议：
- 对纯函数（无副作用、输入输出一一对应）使用缓存特别有效。
- 注意缓存占用内存的问题，合理设置
maxsize。
基本上就这些。Python性能优化不一定要一开始就做得很极致，但在关键路径上注意一下写法，往往能带来明显提升。像上面提到的几个点，都是平时容易忽略但又很实用的小技巧。
