今天，我们就来聊聊如何让你的Python代码飞起来——通过10个实用的性能优化策略。别担心，我们会从基础讲起，一步步带你进入性能优化的大门。

1. 使用内置函数和库

Python内置了许多高效的函数和库，利用它们往往比自己从头写要快得多。比如，列表推导式就比for循环创建列表更快。

# 列表推导式 vs for循环

fast_list = [i**2 for i in range(1000)]

# 对比

slow_list = []

for i in range(1000):

    slow_list.append(i**2)

注意：列表推导式简洁且快，适合数据处理。

2. 减少全局变量的使用

全局变量查找速度慢于局部变量，因为Python需要遍历作用域链。尽量将频繁使用的变量定义为局部变量。

def fast_function():

    local_var = 10

    for _ in range(1000):

        # 使用local_var

        pass

# 避免

global_var = 10

def slow_function():

    for _ in range(1000):

        # 使用global_var

        pass

3. 利用生成器

当你处理大量数据时，生成器可以按需生成数据，而不是一次性加载所有数据到内存中，这样可以大大减少内存使用，提高效率。

def big_data_generator(n=1000000):

    for i in range(n):

        yield i

# 使用生成器

for num in big_data_generator():

    process(num)

小贴士：yield关键字是生成器的关键，它让函数变成一个迭代器。

4. 选择合适的数据结构

不同的数据操作对应最适合的数据结构。比如，查找操作用集合(set)比列表快得多。

# 查找元素是否在列表中

in_list = "apple" in ["banana", "cherry", "apple"]

# 对比

in_set = "apple" in {"banana", "cherry", "apple"}

解密：集合是基于哈希表实现的，查找速度快。

5. 多线程与多进程

对于CPU密集型任务，多进程可以充分利用多核处理器的优势，而I/O密集型任务则适合多线程。Python的multiprocessing模块是处理多进程的好帮手，threading模块用于多线程。

from multiprocessing import Pool

import time

def worker(num):

    time.sleep(1)  # 模拟耗时操作

    return num * num

if __name__ == "__main__":

    with Pool(4) as p:

        print(p.map(worker, [1, 2, 3]))

注意：多线程由于GIL（全局解释器锁），在CPU密集型任务上可能不如多进程有效。

6. 异步编程

异步编程是提高I/O密集型应用性能的关键。Python的asyncio库是现代异步编程的基石。

import asyncio

async def my_coroutine():

    await asyncio.sleep(1)

    print("Coroutine finished")

loop = asyncio.get_event_loop()

loop.run_until_complete(my_coroutine())

技巧：异步让程序在等待I/O操作（如网络请求）时不会阻塞，从而提高效率。

7. 避免不必要的类型转换

类型转换会消耗资源，尽可能保持数据类型一致。

# 不好的做法

numbers = ['1', '2', '3']

int_numbers = [int(n) for n in numbers]

# 好的做法

int_numbers = list(map(int, numbers))  # 或者使用更直接的数据收集方式

8. 使用Cython或C扩展

对于性能瓶颈部分，可以考虑用Cython重写，或者编写C扩展模块。Cython能让Python代码接近C的速度。