5个Python性能优化技巧分享(代码提速300%)_Python

今天咱们来聊聊一个每个开发者都关心的话题——如何让python代码跑得更快！对于很多python初学者来说，可能没太多接触过性能优化的技巧，只知道“python慢”，但其实，你完全可以通过一些简单的优化技巧，让你的代码飞起来，给自己和团队带来巨大的提升。

接下来我们看看怎么提升python代码的速度吧！

1. 避免不必要的循环和冗余计算

首先，我们从最基础的开始。你有没有发现，有些代码在执行时似乎做了很多重复的计算，而这些计算是完全不必要的？

例子：

假设我们有个程序要对一组数据做求和计算，代码是这样写的：

def calculate_sum(data):
    total = 0
    for i in range(len(data)):
        total += data[i]
    return total

看起来没什么问题吧？但是，我们每次都通过 data[i] 来访问元素，这其实很慢。你能猜到怎么优化吗？

优化：

我们可以使用 sum() 函数，它是python内置的，速度比手动计算要快得多：

def calculate_sum(data):
    return sum(data)

简单吧？看起来没什么特别，但你会发现，运行这种代码的速度会提高几个数量级！

原理：

sum() 是python的内建函数，它内部做了很多优化，比如使用c语言实现，这就是为什么它比我们手写的循环要快得多。所以，对于大部分简单的数学运算，python内置的函数通常是最优解。

2. 使用列表生成式（list comprehensions）代替普通循环

让我们再来看看一个常见的优化场景：如果你用普通的for循环来创建一个列表，实际上这会比列表生成式（list comprehension）要慢。

例子：

假如我们需要生成一个包含100万个平方数的列表：

def generate_squares(n):
    squares = []
    for i in range(n):
        squares.append(i**2)
    return squares

这个方法没错，但它有点“笨重”。你能想到更简洁、更高效的方式吗？

优化：

我们可以用列表生成式来替代普通的循环：

def generate_squares(n):
    return [i**2 for i in range(n)]

原理：

列表生成式的背后，其实是通过高效的内存管理来加速处理的，它比传统的循环操作要少很多不必要的内存分配，所以速度更快。

3. 避免频繁的内存分配

内存分配的开销对于程序来说是非常大的，频繁的分配和回收内存就像你家搬家一样，麻烦又浪费时间。如果你的代码在某些地方频繁创建临时对象或者数据结构，这样做会降低性能。

例子：

假设我们需要创建一个列表，长度为100万，我们用 for 循环不断地向列表添加元素：

def create_list(n):
    result = []
    for i in range(n):
        result.append(i)
    return result

这个方法有点小问题，因为每次调用 append() 时，python都要在内存中动态调整列表的大小。

优化：

我们可以一次性预先分配好列表的大小，这样就避免了多次内存分配的开销：

def create_list(n):
    result = [none] * n  # 预先分配内存
    for i in range(n):
        result[i] = i
    return result

原理：

通过提前分配内存，你就减少了频繁进行内存重新分配的需要，能显著提高性能。

4. 使用生成器代替列表

说到内存开销，另一个值得注意的地方就是：如果你处理的数据集非常大，完全不需要把所有数据都一次性加载到内存中。在这种情况下，生成器（generator）是一个非常好的选择。

例子：

假设你要读取一个大文件并逐行处理数据：

def read_file(filename):
    with open(filename, 'r') as f:
        data = f.readlines()  # 一次性把所有行读进内存
    return data

如果文件特别大，像这种一次性把数据全部加载到内存的做法就不太理想了。

优化：

可以改成生成器，按需加载数据，这样每次只加载一行，节省内存：

def read_file(filename):
    with open(filename, 'r') as f:
        for line in f:
            yield line  # 每次返回一行数据

原理：

生成器的好处在于它是懒加载的，只有在你需要数据时，才会从文件中读取一行。这就避免了将所有数据一次性加载到内存中，节省了大量内存。

5. 利用多线程或多进程来并行处理任务

最后，我们来聊聊如何让python更“能干”地同时做多个事情。你可能知道，python的gil（全局解释器锁）会限制多线程的并发执行，但这并不代表你不能利用多线程或者多进程来提高性能！

例子：

假设我们需要下载多个文件，如果一个个按顺序下载，速度就会很慢：

import time

def download_file(url):
    time.sleep(1)  # 模拟下载
    print(f"下载完成: {url}")

urls = ["url1", "url2", "url3", "url4"]
for url in urls:
    download_file(url)

这个方法很直观，但是需要1秒钟下载一个文件。如果有上百个文件，岂不是要等很久？

优化：

我们可以使用多线程或者多进程同时下载多个文件，快速完成任务：

import threading

def download_file(url):
    time.sleep(1)
    print(f"下载完成: {url}")

urls = ["url1", "url2", "url3", "url4"]
threads = []
for url in urls:
    thread = threading.thread(target=download_file, args=(url,))
    thread.start()
    threads.append(thread)

for thread in threads:
    thread.join()

原理：

通过多线程，程序能够同时执行多个任务，减少了等待的时间。如果你想进一步提速，考虑使用多进程，尤其在计算密集型任务中。