Python 性能优化：提升代码执行效率的五个技巧

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Python 以其简洁易读的语法深受开发者喜爱，但由于其动态解释性特征，性能往往不是其强项。不过，通过一些优化技巧，我们可以显著提升 Python 代码的执行效率。本文介绍 五个关键技巧，帮助你优化 Python 代码，使其运行得更快、更高效。

1. 使用合适的数据结构

Python 内置的数据结构（如 list、set、dict、deque）在不同场景下表现不同。选择合适的数据结构可以极大提高程序的执行效率。

1.1 使用 set 代替 list 进行查找

如果需要频繁检查元素是否存在，set 比 list 更高效，因为 set 采用哈希表存储，查找复杂度为 O(1)，而 list 需要遍历整个列表，时间复杂度为 O(n)。

示例：

# 使用 list 查找元素
numbers_list = [i for i in range(100000)]
if 99999 in numbers_list:  # O(n) 复杂度
    print("Found")

# 使用 set 查找元素
numbers_set = set(numbers_list)
if 99999 in numbers_set:  # O(1) 复杂度
    print("Found")

✅ 优化效果：

• list 查找时间 随着数据量增长而变慢
• set 查找时间 几乎不变

1.2 使用 deque 代替 list 进行队列操作

Python list 在头部插入元素 (insert(0, item)) 是 O(n) 操作 ，而 collections.deque 是 O(1) 操作，更适用于队列操作。

示例：

from collections import deque
queue = deque([1, 2, 3])
queue.appendleft(0)  # O(1) 操作
queue.append(4)      # O(1) 操作
queue.popleft()      # O(1) 操作
print(queue)

2. 使用列表推导式（List Comprehension）

列表推导式比 for 循环创建列表更快，因为它 减少了 Python 解释器的额外开销。

示例：

# 普通 for 循环
squares = []
for i in range(10000):
    squares.append(i * i)

# 列表推导式（更快）squares = [i * i for i in range(10000)]

✅ 优化效果：

• 列表推导式的性能比 for 循环高 约 30%~40%。

3. 使用 map、filter 和 zip 进行批量操作

Python 内置的 map() 和 filter() 比普通循环更快，因为它们是 C 语言实现的，避免了 Python 解释器的循环开销。

示例：使用 map() 替代 for

nums = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = list(map(lambda x: x ** 2, nums))  # 比 for 更快

示例：使用 filter() 替代 for

even_nums = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, nums))  # 过滤偶数

示例：使用 zip() 进行批量操作

names = ["Alice", "Bob", "Charlie"]
ages = [25, 30, 35]
info = list(zip(names, ages))  # [('Alice', 25), ('Bob', 30), ('Charlie', 35)]

✅ 优化效果：

• map() 和 filter() 比 for 快 20%~30%。
• zip() 减少了 Python 解释器的循环开销。

4. 避免不必要的全局变量

Python 在访问全局变量时 比局部变量慢，因为它需要在全局命名空间查找变量。

示例：避免全局变量

# 低效代码
x = 10
def slow_function():
    global x
    for _ in range(1000000):
        x += 1

# 高效代码（使用局部变量）def fast_function():
    x = 10
    for _ in range(1000000):
        x += 1
    return x

✅ 优化效果：

• 局部变量访问速度比全局变量快，能提升 5~10% 运行速度。

5. 使用 NumPy 进行数值计算

Python 原生 list 进行数学运算效率低，因为它存储的是 对象指针 。而 NumPy 底层用 C 实现，存储结构为连续数组 ，计算速度比 list 快 10~100 倍。

示例：使用 NumPy 加速计算

import numpy as np

# 使用 Python list 计算（慢）numbers = list(range(1000000))
squared = [x ** 2 for x in numbers]

# 使用 NumPy 计算（快）numbers_np = np.arange(1000000)
squared_np = numbers_np ** 2

✅ 优化效果：

• NumPy 比 Python 原生列表运算快 50~100 倍。

总结

通过以下 五大优化技巧，可以显著提升 Python 代码执行效率：

1. 选择合适的数据结构（set 代替 list 查找，deque 代替 list 队列操作）。
2. 使用列表推导式 代替 for 循环，提升 30%~40% 运行效率。
3. 使用 map()、filter()、zip() 进行批量操作，避免 Python 解释器额外开销。
4. 避免不必要的全局变量，使用局部变量可提升 5~10% 速度。
5. 使用 NumPy 进行数值计算 ，比 Python list 快 50~100 倍。

通过这些优化技巧，你可以让 Python 代码运行得更快、更高效！希望本文对你的 Python 开发有所帮助！