Python代码性能优化全攻略：显著提升运行速度
python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 timestart_time = time.perf_counter()# ... your code ...end_time = time.perf_counter()run_time = end_time - start_timeprint(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：
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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 xdef 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，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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