快捷導(dǎo)航

5個(gè)Python性能優(yōu)化技巧分享(代碼提速300%)

更新時(shí)間：2025年05月08日 09:23:10 作者：花小姐的春天

今天咱們來聊聊一個(gè)每個(gè)開發(fā)者都關(guān)心的話題——如何讓Python代碼跑得更快,本文為大家整理了5個(gè)常用的技巧,感興趣的小伙伴可以了解一下

今天咱們來聊聊一個(gè)每個(gè)開發(fā)者都關(guān)心的話題——如何讓Python代碼跑得更快！對(duì)于很多Python初學(xué)者來說，可能沒太多接觸過性能優(yōu)化的技巧，只知道“Python慢”，但其實(shí)，你完全可以通過一些簡單的優(yōu)化技巧，讓你的代碼飛起來，給自己和團(tuán)隊(duì)帶來巨大的提升。

接下來我們看看怎么提升Python代碼的速度吧！

1. 避免不必要的循環(huán)和冗余計(jì)算

首先，我們從最基礎(chǔ)的開始。你有沒有發(fā)現(xiàn)，有些代碼在執(zhí)行時(shí)似乎做了很多重復(fù)的計(jì)算，而這些計(jì)算是完全不必要的？

例子：

假設(shè)我們有個(gè)程序要對(duì)一組數(shù)據(jù)做求和計(jì)算，代碼是這樣寫的：

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

看起來沒什么問題吧？但是，我們每次都通過 data[i] 來訪問元素，這其實(shí)很慢。你能猜到怎么優(yōu)化嗎？

優(yōu)化：

我們可以使用 sum() 函數(shù)，它是Python內(nèi)置的，速度比手動(dòng)計(jì)算要快得多：

def calculate_sum(data):
    return sum(data)

簡單吧？看起來沒什么特別，但你會(huì)發(fā)現(xiàn)，運(yùn)行這種代碼的速度會(huì)提高幾個(gè)數(shù)量級(jí)！

原理：

sum() 是Python的內(nèi)建函數(shù)，它內(nèi)部做了很多優(yōu)化，比如使用C語言實(shí)現(xiàn)，這就是為什么它比我們手寫的循環(huán)要快得多。所以，對(duì)于大部分簡單的數(shù)學(xué)運(yùn)算，Python內(nèi)置的函數(shù)通常是最優(yōu)解。

2. 使用列表生成式（List Comprehensions）代替普通循環(huán)

讓我們?cè)賮砜纯匆粋€(gè)常見的優(yōu)化場(chǎng)景：如果你用普通的for循環(huán)來創(chuàng)建一個(gè)列表，實(shí)際上這會(huì)比列表生成式（list comprehension）要慢。

例子：

假如我們需要生成一個(gè)包含100萬個(gè)平方數(shù)的列表：

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

這個(gè)方法沒錯(cuò)，但它有點(diǎn)“笨重”。你能想到更簡潔、更高效的方式嗎？

優(yōu)化：

我們可以用列表生成式來替代普通的循環(huán)：

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

原理：

列表生成式的背后，其實(shí)是通過高效的內(nèi)存管理來加速處理的，它比傳統(tǒng)的循環(huán)操作要少很多不必要的內(nèi)存分配，所以速度更快。

3. 避免頻繁的內(nèi)存分配

內(nèi)存分配的開銷對(duì)于程序來說是非常大的，頻繁的分配和回收內(nèi)存就像你家搬家一樣，麻煩又浪費(fèi)時(shí)間。如果你的代碼在某些地方頻繁創(chuàng)建臨時(shí)對(duì)象或者數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，這樣做會(huì)降低性能。

例子：

假設(shè)我們需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)列表，長度為100萬，我們用 for 循環(huán)不斷地向列表添加元素：

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

這個(gè)方法有點(diǎn)小問題，因?yàn)槊看握{(diào)用 append() 時(shí)，Python都要在內(nèi)存中動(dòng)態(tài)調(diào)整列表的大小。

優(yōu)化：

我們可以一次性預(yù)先分配好列表的大小，這樣就避免了多次內(nèi)存分配的開銷：

def create_list(n):
    result = [None] * n  # 預(yù)先分配內(nèi)存
    for i in range(n):
        result[i] = i
    return result

原理：

通過提前分配內(nèi)存，你就減少了頻繁進(jìn)行內(nèi)存重新分配的需要，能顯著提高性能。

4. 使用生成器代替列表

說到內(nèi)存開銷，另一個(gè)值得注意的地方就是：如果你處理的數(shù)據(jù)集非常大，完全不需要把所有數(shù)據(jù)都一次性加載到內(nèi)存中。在這種情況下，生成器（generator）是一個(gè)非常好的選擇。

例子：

假設(shè)你要讀取一個(gè)大文件并逐行處理數(shù)據(jù)：

def read_file(filename):
    with open(filename, 'r') as f:
        data = f.readlines()  # 一次性把所有行讀進(jìn)內(nèi)存
    return data

如果文件特別大，像這種一次性把數(shù)據(jù)全部加載到內(nèi)存的做法就不太理想了。

優(yōu)化：

可以改成生成器，按需加載數(shù)據(jù)，這樣每次只加載一行，節(jié)省內(nèi)存：

def read_file(filename):
    with open(filename, 'r') as f:
        for line in f:
            yield line  # 每次返回一行數(shù)據(jù)

原理：

生成器的好處在于它是懶加載的，只有在你需要數(shù)據(jù)時(shí)，才會(huì)從文件中讀取一行。這就避免了將所有數(shù)據(jù)一次性加載到內(nèi)存中，節(jié)省了大量內(nèi)存。

5. 利用多線程或多進(jìn)程來并行處理任務(wù)

最后，我們來聊聊如何讓Python更“能干”地同時(shí)做多個(gè)事情。你可能知道，Python的GIL（全局解釋器鎖）會(huì)限制多線程的并發(fā)執(zhí)行，但這并不代表你不能利用多線程或者多進(jìn)程來提高性能！

例子：

假設(shè)我們需要下載多個(gè)文件，如果一個(gè)個(gè)按順序下載，速度就會(huì)很慢：

import time

def download_file(url):
    time.sleep(1)  # 模擬下載
    print(f"下載完成: {url}")

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

這個(gè)方法很直觀，但是需要1秒鐘下載一個(gè)文件。如果有上百個(gè)文件，豈不是要等很久？

優(yōu)化：

我們可以使用多線程或者多進(jìn)程同時(shí)下載多個(gè)文件，快速完成任務(wù)：

import threading

def download_file(url):
    time.sleep(1)
    print(f"下載完成: {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：

通過多線程，程序能夠同時(shí)執(zhí)行多個(gè)任務(wù)，減少了等待的時(shí)間。如果你想進(jìn)一步提速，考慮使用多進(jìn)程，尤其在計(jì)算密集型任務(wù)中。