Python性能优化技巧提升代码效率

Python 的性能优化小技巧，真是越挖越有意思。有时候，一行小小的代码调整，就能省下大把执行时间。是循环、数据结构这些地方，稍微动动脑筋，效率能翻倍。嗯，文章里提到的基准测试工具也挺好用的，timeit和cProfile这种，做性能测试方便。

数据结构的选择，在 Python 里影响真的蛮大的。比如查找操作用dict会比list快得多，用对结构，效率直接上去。文章里还提了个点我认同：写代码前先想清楚怎么组织数据，比事后优化要轻松多了。

循环优化也有不少小妙招。像尽量用map、filter代替for，还有列表推导式，既简洁又高效。别小看这些语法糖，性能上真能帮不少忙。想写优雅又快的代码，这些用法值得练练。

函数这块优化其实挺多隐藏细节的。比如默认参数要小心、递归要考虑栈深，函数内不要频繁创建对象。尤其是热点函数，调用多的，优化下收益最大。对了，记得配合functools.lru_cache，缓存一下结果，响应也快。

并发和并行的部分说得还不错，虽然GIL限制多线程效果，但换成multiprocessing照样能跑起来。文章里还讲了怎么用 C 扩展加速，嗯，这个偏高级，但场景对了有用，比如大批量数值计算。

除了大方向，像字符串、正则预编译这些小细节也挺值得注意。Python 内置的优化其实多，用熟了你会发现写快代码并不难。建议把文章提到的 10 条都试试，哪个适合你项目，就留下。

哦对了，文末还有个 GitHub 仓库，里面放了完整代码例子，拿来直接跑也行。还有好几篇相关文章，像并发编程、数据结构扩展这些，看完这篇可以看，拓展下视野。

如果你最近写 Python 有性能瓶颈，可以从文中的这几个方向下手试试，效果应该还不错。