推荐用 enumerate 替代 range(len(...))遍历列表，因其更高效、可读；成员检查优先用 in 而非手写循环；过滤求和等场景用生成器表达式省内存；循环内不变表达式需提前提取。
用 enumerate 替代 range(len(...))
直接索引遍历列表时，range(len(my_list)) 看似直观，但会多一次 len() 调用、生成一个不必要的整数序列，且可读性差。Python 的 enumerate() 是专为此设计的内置函数，它返回 (index, item) 元组，底层用 C 实现，开销极小。
- ✅ 推荐写法：
for i, item in enumerate(my_list): - ❌ 避免写法：
for i in range(len(my_list)): item = my_list[i] - 注意：如果只需要索引（不取值），仍用
range(len(...))更轻量；但这种情况本身往往暗示逻辑可重构
提前用 in 检查成员存在性，别写循环手动找
判断某个值是否在容器中，90% 场景下不该手写 for 循环加 break。Python 容器的 __contains__ 方法（即 in 操作）对 set 和 dict 是 O(1)，对 list 是 O(n)，但底层用 C 实现，比纯 Python 循环快 3–5 倍。
- ✅ 正确姿势：
if x in my_set:（优先把查找目标转成set） - ❌ 过度优化：
found = False; for v in my_list: if v == x: found = True; break - 特别注意：
list上反复in查找，应先转set——my_set = set(my_list)的一次性开销远低于多次线性扫描
用生成器表达式替代 list 推导式做中间过滤
当循环只是为后续操作（如 sum()、any()、max()）提供数据源，且不需要所有结果都驻留内存时，用生成器表达式（圆括号）能省下大量内存并可能提前终止。
- ✅ 内存友好：
sum(x * 2 for x in data if x > 0) - ❌ 浪费内存：
sum([x * 2 for x in data if x > 0])—— 先建完整列表再求和 - 关键区别：生成器表达式不支持索引或重复遍历；若需多次使用，才考虑转成
list或用itertools.tee() - 性能提示：
any()和all()天然配合生成器，遇到第一个True或False就停，效率极高
避免在循环内重复计算不变表达式
把循环外就能确定的值、函数调用、属性访问提出来，尤其是涉及模块导入、对象方法绑定、正则编译等高成本操作。
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- ✅ 提前提取：
pattern = re.compile(r'\d+'); for line in lines: pattern.search(line) - ❌ 重复执行：
for line in lines: re.compile(r'\d+').search(line)—— 每次都重新编译正则 - 常见陷阱：
for item in items: item.some_method()中，如果some_method是无参且返回相同结果，可提成cached_result = item.some_method() - 注意：Python 不会自动优化循环内未变化的变量引用，哪怕看起来“显然不变”
真正卡顿的循环，往往不是算法复杂度问题，而是混进了隐式 I/O、重复对象创建、或没意识到某些操作本可在循环外固化。动手前先看三眼：这个计算真的必须在每次迭代里做吗？
