Python自带了很多高效的内置函数和库，它们通常比你自己写的代码要快得多。尽量使用这些现成的工具，而不是自己重新发明轮子。
示例：
# 不推荐：手动计算列表元素之和
def sum_list_manual(lst):
total = 0
for num in lst:
total += num
return total
# 推荐：使用内置sum函数
def sum_list_builtin(lst):
return sum(lst)
# 测试
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
print(sum_list_manual(numbers)) # 输出: 15
print(sum_list_builtin(numbers)) # 输出: 15
列表推导式不仅更简洁，而且执行速度也更快。
示例：
# 不推荐：使用for循环创建平方数列表
squares_loop = []
for i in range(10):
squares_loop.append(i ** 2)
# 推荐：使用列表推导式
squares_comprehension = [i ** 2 for i in range(10)]
print(squares_loop) # 输出: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
print(squares_comprehension) # 输出: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
当你处理大数据集时，生成器表达式可以节省大量内存，因为它只在需要时生成数据。
示例：
# 不推荐：使用列表存储所有平方数 squares_list = [i ** 2 for i in range(1000000)] # 推荐：使用生成器表达式 squares_generator = (i ** 2 for i in range(1000000)) # 计算总和 print(sum(squares_list)) # 需要大量内存 print(sum(squares_generator)) # 内存使用较少
集合（set）的数据结构查找元素的时间复杂度是O(1)，而列表（list）是O(n)。因此，如果需要频繁进行成员检查，使用set会更快。
示例：
# 不推荐：使用列表进行成员检查
my_list = list(range(1000000))
if 999999 in my_list:
print("Found!")
# 推荐：使用集合进行成员检查
my_set = set(range(1000000))
if 999999 in my_set:
print("Found!")
当有多个条件判断时，可以考虑使用字典来简化代码，并提高效率。
示例：
# 不推荐：使用多重if-else
def get_grade(score):
if score >= 90:
return 'A'
elif score >= 80:
return 'B'
elif score >= 70:
return 'C'
else:
return 'D'
# 推荐：使用字典映射
grade_mapping = {
(90, 100): 'A',
(80, 89): 'B',
(70, 79): 'C',
(0, 69): 'D'
}
def get_grade_dict(score):
for key, value in grade_mapping.items():
if key[0] <= score <= key[1]:
return value
print(get_grade(85)) # 输出: B
print(get_grade_dict(85)) # 输出: B
局部变量的访问速度比全局变量快。因此，在循环中尽量使用局部变量。
示例：
# 不推荐：使用全局变量
global_var = 10
def increment_global():
global global_var
for _ in range(1000000):
global_var += 1
# 推荐：使用局部变量
def increment_local():
local_var = 10
for _ in range(1000000):
local_var += 1
increment_global() # 较慢
increment_local() # 较快
对于耗时的函数调用，可以使用functools.lru_cache来缓存结果，避免重复计算。
示例：
import functools
# 不推荐：每次调用都重新计算
def fibonacci(n):
if n <= 1:
return n
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
# 推荐：使用缓存
@functools.lru_cache(maxsize=None)
def fibonacci_cached(n):
if n <= 1:
return n
return fibonacci_cached(n-1) + fibonacci_cached(n-2)
print(fibonacci(30)) # 较慢
print(fibonacci_cached(30)) # 较快
numpy是一个专门用于科学计算的库，它提供了高效的数组操作功能。
示例：
import numpy as np
# 不推荐：使用纯Python列表进行矩阵乘法
matrix_a = [[1, 2], [3, 4]]
matrix_b = [[5, 6], [7, 8]]
result = [[0, 0], [0, 0]]
for i in range(len(matrix_a)):
for j in range(len(matrix_b[0])):
for k in range(len(matrix_b)):
result[i][j] += matrix_a[i][k] * matrix_b[k][j]
# 推荐：使用numpy进行矩阵乘法
matrix_a_np = np.array(matrix_a)
matrix_b_np = np.array(matrix_b)
result_np = np.dot(matrix_a_np, matrix_b_np)
print(result) # 输出: [[19, 22], [43, 50]]
print(result_np) # 输出: [[19 22] [43 50]]
pandas是一个强大的数据分析库，特别适合处理表格数据。
示例：
import pandas as pd
# 不推荐：使用纯Python字典和列表处理数据
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]}
ages = [age for age in data['Age'] if age > 30]
# 推荐：使用pandas处理数据
df = pd.DataFrame(data)
filtered_df = df[df['Age'] > 30]
print(ages) # 输出: [35]
print(filtered_df) # 输出: Name Age
# 2 Charlie 35
如果你的任务是可以并行化的，那么使用multiprocessing模块可以显著提高性能。
示例：
import multiprocessing
def square(x):
return x ** 2
# 不推荐：串行处理
results_serial = [square(i) for i in range(10)]
# 推荐：并行处理
pool = multiprocessing.Pool()
results_parallel = pool.map(square, range(10))
pool.close()
pool.join()
print(results_serial) # 输出: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
print(results_parallel) # 输出: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
对于I/O密集型任务，使用asyncio可以提高程序的响应速度。
示例：
import asyncio
async def fetch_data():
await asyncio.sleep(1)
return "Data fetched"
# 不推荐：同步等待
def sync_fetch():
import time
time.sleep(1)
return "Data fetched"
# 推荐：异步等待
async def main():
result = await fetch_data()
print(result)
asyncio.run(main()) # 输出: Data fetched
cython可以将Python代码编译成C代码，从而提高执行速度。
示例：
# 不推荐：纯Python代码
def slow_function(n):
return sum(i * i for i in range(n))
# 推荐：使用Cython编译
# 在文件slow_function.pyx中定义
def fast_function(int n):
cdef int i, result = 0
for i in range(n):
result += i * i
return result
# 编译并导入
from distutils.core import setup
from Cython.Build import cythonize
setup(ext_modules=cythonize("slow_function.pyx"))
from slow_function import fast_function
print(slow_function(1000000)) # 较慢
print(fast_function(1000000)) # 较快
numba可以通过即时编译技术加速数值计算。
示例：
import numba
@numba.jit
def fast_sum(a, b):
return a + b
# 不推荐：纯Python加法
def slow_sum(a, b):
return a + b
print(slow_sum(10, 20)) # 输出: 30
print(fast_sum(10, 20)) # 输出: 30
在优化代码之前，先使用cProfile找出瓶颈所在。
示例：
import cProfile
def profile_me():
total = 0
for i in range(1000000):
total += i
return total
cProfile.run('profile_me()')
line_profiler可以帮助你找到具体哪一行代码最耗时。
示例：
# 安装line_profiler
# pip install line_profiler
@profile
def function_to_profile():
a = 2
b = 3
c = a + b
return c
function_to_profile()
假设你需要编写一个图像处理程序，将一张图片转换为灰度图。我们来看一下如何应用上述技巧来优化这个过程。
原始代码：
from PIL import Image
def to_grayscale(image_path):
image = Image.open(image_path)
width, height = image.size
grayscale_image = Image.new('L', (width, height))
for x in range(width):
for y in range(height):
r, g, b = image.getpixel((x, y))
gray = int(0.299 * r + 0.587 * g + 0.114 * b)
grayscale_image.putpixel((x, y), gray)
grayscale_image.save('grayscale.jpg')
to_grayscale('input.jpg')
优化后的代码：
import numpy as np
from PIL import Image
def to_grayscale_optimized(image_path):
image = Image.open(image_path).convert('RGB')
image_array = np.array(image)
grayscale_array = np.dot(image_array[..., :3], [0.299, 0.587, 0.114]).astype(np.uint8)
grayscale_image = Image.fromarray(grayscale_array, 'L')
grayscale_image.save('grayscale.jpg')
to_grayscale_optimized('input.jpg')
在这个实战案例中，我们使用了numpy来进行高效的数组操作，避免了显式的双重循环，从而大大提高了程序的运行速度。
本文介绍了15个让Python程序飞速运行的技巧，包括使用内置函数和库、列表推导式、生成器表达式、集合成员检查、字典映射、局部变量、缓存结果、numpy和pandas库、并行和异步处理、cython和numba编译、性能分析工具等。通过这些技巧，你可以写出更高效、更优雅的Python代码。
到此这篇关于15个Python运行速度优化技巧分享的文章就介绍到这了,更多相关Python优化技巧内容请搜索本站以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持本站！