Python 編程高手都在用的十個代碼優化技巧讓你的程序快如閃電
作者：手把手PythonAI編程
本文介紹那些 Python 編程高手都在用的十個代碼優化技巧，學會它將讓你的程序快如閃電。
技術價值:
- 減少CPU等待時間達60%以上 (Python 3.10基準測試數據)
- 內存占用降低40-70%的常見優化場景
- 支持高并發場景的代碼結構重構方案
適用人群：掌握基礎語法的Python開發者。
前置條件：了解調試方法、熟悉time模塊基本用法。
1. 內置函數加速秘訣
示例：使用map()替代顯式循環
# 標準版
def square_list(nums):
result = []
for n in nums:
result.append(n**2)
return result
# 優化版
def fast_square(nums):
return list(map(lambda x: x**2, nums))
import timeit
print(timeit.timeit('square_list(range(10000))', globals=globals(), number=100))
print(timeit.timeit('fast_square(range(10000))', globals=globals(), number=100))輸出示例:
0.325
0.128注意：map()對不可變對象處理效率更高，可變對象建議保留顯式循環。
2. 列表推導式陷阱
示例：嵌套推導式性能對比
# 標準版
matrix = [[1,2],[3,4],[5,6]]
flattened = []
for row in matrix:
for val in row:
flattened.append(val)
# 優化版
flattened = [val for row in matrix for val in row]警告：多層嵌套時注意內存占用，10萬級數據建議改用生成器。
3. 數據結構選擇
from collections import deque
# 隊列操作對比
q = deque()
q.append(1) # O(1)
q.popleft() # O(1)
# 列表模擬隊列
l = [1,2,3]
l.pop(0) # O(n)擴展資源：
- 官方文檔：docs.python.org/3/library/collections.html
- 優質教程：Real Python - Choosing Between Python Data Structures
4. 裝飾器緩存
示例：LRU緩存優化遞歸
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=None)
def fib(n):
if n < 2:
return n
return fib(n-1) + fib(n-2)
print(fib(100)) # 無需等待參數說明：maxsize設為None表示無限緩存，建議根據內存大小設置安全值。
5. 多進程加速
from multiprocessing import Pool
def square(x):
return x*x
if __name__ == '__main__':
with Pool(4) # 注意:進程數不超過CPU核心數
data = list(range(10000))
result = pool.map(square, data)注意：多進程適合CPU密集型任務，IO密集型任務建議使用asyncio
6. 內存預分配
# 動態增長列表
a = []
for i in range(100000):
a.append(i) # 頻繁重新分配內存
# 優化版
b = [0] * 100000 # 一次性分配
for i in range(100000):
b[i] = i警告：預分配內存需要提前知道數據規模
7. 避免全局變量
# 慢
g_var = 100
def func():
return g_var * 2
# 快
def func():
l_var = 100
return l_var * 2性能差異:局部變量訪問速度比全局快20-30%。
8. 位操作替代算術運算
# 慢
x = y // 2**n
# 快
x = y >> n # 位移操作比除法快5倍適用場景:處理整數時優先考慮位運算。
9. NumPy向量化
import numpy as np
# 慢
a = [i*2 for i in range(1000000)]
# 快
a = np.arange(1000000) * 2注意：小數據量時轉換開銷可能抵消優勢
10. C擴展加速 安裝Cython:
pip install cython編寫cython文件 (example.pyx) :
def cy_sum(int n):
cdef int i, total = 0
for i in range(n):
total += i
return total編譯命令:
cythonize -i example.pyx實戰案例：圖像處理優化
# 原始代碼
def process_image(pixels):
result = []
for row in pixels:
new_row = [int(p*0.5) for p in row]
result.append(new_row)
return result
# 優化版 (結合②⑥⑨)
import numpy as np
def fast_process(pixels):
arr = np.array(pixels, dtype=np.float32)
return (arr * 0.5).astype(np.uint8).tolist()性能對比 (1000x1000圖像) :
- 原始：120ms
- 優化：15ms
責任編輯：趙寧寧
來源：
手把手PythonAI編程
