要提升python程序性能，需从优化技巧和工具入手。1.优先使用内置函数和列表推导式，减少循环；2.减少全局变量访问，缓存函数引用；3.根据场景选择合适数据结构如set、deque、numpy数组；4.借助numpy、cython、numba等第三方库加速；5.使用cprofile、timeit等工具分析性能瓶颈，有针对性优化。
Python作为一门解释型语言，虽然开发效率高、语法简洁，但性能问题一直是它被诟病的地方。如果你的程序运行慢、资源占用高，想让它“跑得更快”，就得从优化入手。以下是一些实用的Python性能优化技巧，涵盖常见场景和具体操作。
1. 使用内置函数和标准库
Python的内置函数（如 map()、filter()、itertools 等）是用C实现的，通常比自己写的循环快很多。尽量优先使用这些工具而不是手动写循环。
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- 用列表推导式代替
for循环，例如[x**2 for x in range(1000)]比等效的for循环快。 - 避免在循环中频繁调用函数或做重复计算，可以把不变的部分提出来。
- 使用
collections模块中的数据结构，比如defaultdict、Counter，它们在特定场景下效率更高。
2. 减少全局变量访问和函数调用开销
Python中访问局部变量比访问全局变量快得多，函数调用本身也有一定的开销。因此，在高频执行的代码段中要特别注意这些细节。
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- 把常用全局变量赋值给局部变量后再使用。
- 将重复使用的函数引用提前保存，比如：
write = sys.stdout.write for i in range(1000): write(str(i)) - 尽量减少不必要的函数嵌套和装饰器层数。
3. 使用合适的数据结构
选择合适的数据结构能显著提升程序性能。比如：
-
查找操作： 如果你需要频繁判断一个元素是否在集合中，优先使用
set而不是list，因为set的查找时间复杂度是 O(1)。 -
频繁插入删除： 如果你在中间频繁插入或删除元素，考虑使用
collections.deque或其他链表结构，而不是普通列表。 -
大量数据处理： 对于数值密集型任务，优先使用
NumPy数组而不是原生列表。
4. 利用第三方库进行加速
有些情况下，纯Python很难满足性能需求。这时可以借助一些高性能库来提速。
推荐工具：
- NumPy / Pandas：适用于数值计算和数据分析，底层基于C，速度远超原生类型。
- Cython：将Python代码编译为C扩展，大幅提升关键路径性能。
- Numba：对数值函数进行JIT编译，适合科学计算类代码。
- multiprocessing：利用多核CPU并行执行任务，避免GIL限制。
5. 性能分析先行，别盲目优化
优化之前，先搞清楚瓶颈在哪。Python有多个性能分析工具可以帮助你定位热点代码。
常用工具：
-
cProfile：标准库中的性能分析模块，适合初步定位耗时函数。 -
timeit：用于测试小段代码的执行时间。 -
line_profiler：逐行分析函数耗时，更精细。 -
memory_profiler：查看内存使用情况。
基本上就这些。性能优化不是一蹴而就的事，关键是理解你的代码在做什么，找到瓶颈，再有针对性地改进。很多时候，改几行代码就能带来明显提升，但也容易忽略一些细节，比如变量作用域、数据结构的选择等。
