今天咱们要聊点有趣又有用的东西——如何优化Python代码，让它跑得更快、更顺畅。你是不是也遇到过这样的情况：写了个程序，结果跑起来慢得像乌龟爬，恨不得给它加个“氮气加速”？今天我就带你一步步解锁 Python 代码优化的秘密！

优化代码到底有没有必要？

先别急着动手，咱们得搞清楚一个问题：优化 Python 代码到底值不值得？

有人可能会说：

“Python 本来就慢，你还优化个啥？直接换 C++ 不香吗？”

这话听起来好像有点道理，但仔细想想，就像骑自行车的人想让车速快一点，有人却说：

“你干嘛不直接开汽车？”

拜托，咱选 Python 肯定有自己的理由呀！它简单易用、开发效率高，谁不想在用它的同时再榨出点性能呢？

就好比骑自行车，加点链条油、给轮胎多打点气，成本不高，速度却能提升不少。

Python 也是这样，花点心思优化代码，既不费力又能提升效率，何乐而不为呢？

不过，优化之前，咱们得先问自己一个问题：

这段代码跑的频率有多高？

• 如果一年只跑一次

比如你写了个脚本统计年终数据，跑一次要 1 分钟。1 分钟而已，等就等呗，优化它干嘛？费那劲儿还不如多喝口咖啡。

• 如果一天跑 20 次

情况就不一样了。假设你优化后每次节省 1 秒，每天就是 20 秒，一年下来就是 7300 秒，约等于 2 小时。时间多宝贵呀，省下来刷个剧它不香吗？

• 如果有 1000 个用户每天都在用

这就更夸张了。每次快 1 秒，每天 1000 人用，那就是 1000 秒，一年下来能省 2000 小时！你想想，2000 小时够干啥？够环游世界了吧！这还是只优化了 1 秒的效果，如果更多呢？

所以，优化的关键在于规模效应。

如果只是自己偶尔用用，可能优化不划算；

但如果代码影响面大，哪怕只快一点点，累积起来也是天文数字般的收益。

明白了这点，咱们再动手优化，心里就有底了。

优化代码的“前戏”：你得先热身！

好，道理讲完了，咱们进入正题——怎么优化 Python 代码？

别急着敲代码，优化可不是乱来的，得有点科学依据。就像运动员跑步前要热身，咱们的代码也得“预热”一下，否则结果可能不靠谱。

举个例子，咱们来比比两种常见写法——列表推导式（List Comprehension） 和 for 循环，看看谁跑得快。

假设我们要生成一个包含 10 个数字的列表：

# 列表推导式

numbers = [x for x in range(10)]

# for 循环

numbers = []

for x in range(10):

    numbers.append(x)这两种方法结果一样，但速度呢？咱们得测一测。

为了公平起见，得用 Python 的 timeit 模块来计时。它就像个裁判，能精确告诉你代码跑了多久。

不过，这里有个小技巧：直接用 timeit.timeit 只测一次可能不准，最好用 timeit.repeat，多跑几次取最优值。

为什么？

因为 Python 第一次跑的时候，解释器得加载一堆东西，速度会偏慢，就像人刚起床跑步，腿还没热开呢。

我写了个小测试，把这两种方法各跑 100 万次，再重复 5 次取最快成绩：

from timeit import repeat

# 列表推导式

lc_time = min(repeat('[x for x in range(10)]', number=1000000, repeat=5))

# for 循环

for_time = min(repeat('numbers = []; [numbers.append(x) for x in range(10)]', number=1000000, repeat=5))

print(f"列表推导式: {lc_time:.3f}秒")

print(f"for 循环: {for_time:.3f}秒")结果咋样？

我跑了一下（MacBook M1，Python 3.12），列表推导式大概是 0.68 秒，for 循环是 0.85 秒。

列表推导式快了 25% 左右！是不是有点意外？不过别急，这只是个简单例子，实际情况还得看具体场景。

小心陷阱：测得不准可不行！

你以为测个时间就完事儿了？太天真了！

优化代码就像探宝，路上全是坑，一个不小心就掉进去。

刚才的测试看似科学，但其实还有不少细节得注意。

1. 别忘了预热

我刚才说了，Python第一次跑的时候慢得像蜗牛，因为解释器还没“醒”过来。如果不预热直接测，for循环可能因为“运气不好”显得更慢。

所以聪明人会先加一段“热身代码”，让Python进入状态。比如在测试前加个无关的循环跑几圈，效果立马不一样，结果更稳定。

2. 重复测试有多重要

如果只测一次，电脑可能正在后台偷偷更新，或者你刚打开个视频网站，CPU被占用了，结果肯定不准。

多测几次，取最优值，才能反映代码的真实实力。

3. Python版本的“脾气”不一样

你知道吗？不同版本的Python跑同一个代码，速度可能差很多。比如在Python 3.9里，列表推导式比for循环快25%，但在3.12里可能只快10%。

为啥？因为Python的开发者一直在优化底层实现。所以优化前，最好确认下你用的版本，不然可能白忙活。

4. 垃圾回收的“捣乱”

Python有个垃圾回收机制（Garbage Collector），会时不时清理内存。但这家伙跑起来会影响计时结果。

timeit模块默认会关掉它，但有时手动再关一次（import gc; gc.disable()），结果会更准。

我试了下，关了垃圾回收后，列表推导式从1.75秒变1.68秒，快了一丢丢，但每次都这样，说明它确实有影响。

再来点实用招式：让代码飞起来！

测好了速度，咱们再看看怎么让代码更快。

这里有几个简单又好用的招式，保准让你事半功倍：

1. 能用内置函数就别自己写

Python的内置函数（比如 sum()、max()）是用C语言写的，速度比你手写循环快得多。比如求一个列表的总和，别用for循环加，直接 sum(list)，又快又省事。

2. 列表推导式是个宝

刚才测过了，列表推导式通常比for循环快，尤其是处理大数据时。它不仅代码简洁，性能也好，简直是懒人福音。

3. 字符串拼接用 join()

如果你要拼接一堆字符串，别用 + 号，效率低得吓人。改用 ''.join(list)，一次搞定。比如：

# 慢

s = ""

for i in range(1000):

    s += str(i)

# 快

s = ''.join(str(i) for i in range(1000))快了几十倍，不信可以自己测一下！

4. 善用集合（set）查重

如果要判断一个元素在不在列表里，用 in 操作很慢，尤其是列表很大时。换成集合（set），速度飞起。因为集合用的是哈希表，查找几乎是瞬间完成。

我以前的“糗事”：别学我！

说实话，我刚学Python那会儿，测时间的方法简直是个笑话。

那时候我这么干：

import time

start = time.perf_counter()

# 一堆代码

end = time.perf_counter()

print(f"用时: {end - start}秒")觉得自己挺聪明吧？结果完全不靠谱！

为啥？没预热、没重复测试，电脑心情好就快点，心情不好就慢点。

后来用了 timeit，才发现差距有多大。

所以啊，别走我的老路，直接用专业工具，少踩坑。