很多人写Python，代码能跑就行。跑完一个脚本要等半分钟，就低头刷手机。其实有些操作，改一行写法就能省掉大半时间。我挑三个平时最常用的，讲清楚它们到底省在哪儿。       

用列表推导式替换循环里反复append              

新手喜欢这么写——建一个空列表，然后for循环，每次判断一下，符合条件就append。这种写法本身没错，问题是       

每次append都会调用一次方法，循环一万次就调用一万次。列表推导式把整个构建过程交给解释器内部处理，少了方法调用的开销。              

举个例子，找出1到100万里所有能被7整除的数。用append要跑大概0.08秒，用列表推导式只要0.04秒。数据量越大差距越明显。              

写法就是方括号里先写结果表达式，再写for，再写if。把原来四五行压成一行，速度还快一倍。有人觉得推导式难读，那是没习惯。写多了会发现它比循环更直接，因为你一眼就能看出“我要什么”，而不是“我一步步怎么造”。     
用生成器处理大文件或大数据流              

列表推导式虽然快，但它会把所有结果一次性塞进内存。读一个5个G的日志文件，用readlines或者列表推导式，内存直接爆掉。            

生成器不一样，它一次只产出一个值。把方括号换成圆括号，或者用yield写函数，就变成生成器。比如统计日志里每个IP出现的次数，不需要先把所有行读进列表。用for line in open('log.txt')，这个open返回的对象本身就是迭代器，一行一行读，内存占用始终很小。再用collections.Counter一边读一边统计，整个过程内存平稳。     

关键优势：生成器可以提前终止。你只要前100条匹配的数据，用生成器读到第100条就break，后面的根本不会计算。列表推导式会老老实实把所有数据算完，哪怕你一条都不用。         

用内置函数map和filter替代手写循环              

这两个函数经常被低估。比如要把一个字符串列表全部转成整数，新手写for循环，一个个int()再append。用map(int, str_list)一行搞定，而且map返回的是迭代器，不占额外内存。再比如筛选出所有大于0的数，用filter(lambda x: x > 0, numbers)。            

有人觉得lambda慢，其实在数据量不大时差异可以忽略，代码短了反而好维护。map和filter还能和列表推导式混用。     

逻辑简单（纯转换或纯筛选），map和filter比推导式快一点点
▸ 逻辑复杂（既要转换又要条件判断），列表推导式更清晰
▸ 关键是别死守一种写法，手边有什么工具就用什么                

这三个窍门背后是同一个思路：减少Python解释器逐行执行你写的循环。能交给C语言层面的内置机制去做，就别自己写for。列表推导式、生成器、map/filter，都是把循环逻辑下沉到更快的执行层。                

你不需要背所有内置函数，只要记住一个判断标准：         

当你准备写for循环往一个容器里塞东西时，先停下来想两秒，有没有现成的写法能替代。         

有就用，没有就老老实实写循环。代码效率翻倍不是靠奇技淫巧，是靠少做无用功。

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