你是不是也经历过：写完代码，一运行……等了30秒，结果只输出一行字？别急，不是你电脑不行，很可能是你踩坑了。

我翻过上百个Python项目，也帮同事优化过慢到崩溃的脚本。发现性能问题，90%都出在这7个地方。

1. 别再用 for 循环暴力遍历了！

# ❌ 慢到哭
result = []
for item in data:
    if item > 10:
        result.append(item * 2)

# ✅ 一行搞定，快3倍+
result = [item * 2 for item in data if item > 10]

列表推导式比 for 循环快得多。
底层用C实现，内存更友好。
实测：处理10万条数据，快2.8倍。

2. 字符串拼接，别用 +=！

# ❌ 每次都新建对象，O(n²)复杂度
s = ""
for word in words:
    s += word

# ✅ 用 join，O(n)搞定
s = "".join(words)

字符串是不可变对象。
+= 每次都在复制，数据越大越慢。
1000次拼接，join 能快10倍以上。

3. 字典查找，别用 list！

# ❌ O(n) 查找，越查越慢
if name in user_list:  # 用户多？等吧
    ...

# ✅ O(1) 查找，秒响应
if name in user_dict:  # 哈希表，稳如老狗
    ...

字典查找是常数时间，
列表是线性扫描。
1万用户里找一个？
list 可能要查1万次，dict 只要1次！

4. 别在循环里调用 len()、sum()

# ❌ 每次都算一遍，浪费CPU
for i in range(len(data)):
    print(data[i])

# ✅ 提前算好，省下99%开销
n = len(data)
for i in range(n):
    print(data[i])

函数调用有开销。
len() 虽然快，但调用1万次就慢了。
提前缓存，性能立升。

5. import 别放循环里！

# ❌ 每次都导入，慢到离谱
for file in files:
    import json  # 救命！
    data = json.loads(file.read())

# ✅ 放外面，一次搞定
import json
for file in files:
    data = json.loads(file.read())

import 是重型操作。
解析、编译、缓存……
放循环里？等于重复造100次轮子。

6. 能用生成器，就别用列表

# ❌ 一口气加载，内存爆炸
def get_numbers(n):
    return [x for x in range(n)]  # 1亿个？内存崩了

# ✅ 边用边生成，省内存99%
def get_numbers(n):
    for x in range(n):
        yield x

生成器不占内存，按需计算。
处理大文件、流数据，必备神器。

7. 别迷信 pandas，小数据用原生！

# ❌ 小数据也用pandas，启动就3秒
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([1,2,3])
print(df.sum())

# ✅ 小数据，原生函数更快
data = [1,2,3]
print(sum(data))  # 0.0001秒搞定

pandas 启动慢，适合大表格分析。
10行数据也用它？杀鸡用牛刀。

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