选择合适数据结构、使用生成器、NumPy向量化、局部变量优化及JIT编译可提升Python性能。
如果您在运行Python程序时发现执行速度缓慢或内存占用过高，可能是由于代码结构不合理或使用了低效的算法。以下是针对Python性能优化的具体实践方法：
一、选择合适的数据结构
不同的数据结构在时间复杂度和空间复杂度上存在显著差异，正确选择能大幅提升程序效率。
1、频繁查找操作应使用set或dict而非list，因为前者的平均查找时间为O(1)，而后者为O(n)。
2、若需频繁在序列头部插入或删除元素，建议使用collections.deque，其在两端操作的时间复杂度为O(1)。
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
3、对于固定字段的数据存储，使用namedtuple代替普通元组或字典，可减少内存消耗并提高访问速度。
二、利用生成器减少内存占用
生成器通过惰性求值方式按需产生数据，避免一次性加载大量对象到内存中。
1、将列表推导式中的方括号替换为圆括号，创建生成器表达式：(x * 2 for x in range(1000000))。
2、在自定义函数中使用yield关键字替代return，实现逐个返回结果。
3、处理大文件时，逐行读取而非一次性读入全部内容，例如使用for line in file对象进行迭代。
三、加速数值计算使用NumPy
NumPy基于C语言实现，对数组操作进行了底层优化，适用于大规模数值运算。
1、将嵌套循环中的数学运算向量化，用NumPy数组操作替代Python原生循环。
2、使用np.where()、np.sum(axis=)等内置函数完成条件判断与聚合计算。
3、预先分配数组大小，避免在循环中动态扩展数组导致性能下降。
四、使用局部变量提升访问速度
Python中局部变量的访问比全局变量更快，作用域查找开销更小。
1、在函数内部将频繁调用的全局变量赋值给局部变量后再使用。
2、将常量提取到函数参数默认值中，如def func(data, cache={}):，但需注意可变默认参数的风险。
3、在循环体内避免重复访问模块属性，例如将math.sqrt缓存为局部引用。
五、启用JIT编译工具加速执行
即时编译技术可在运行时将热点代码转换为机器码，显著提升执行效率。
1、安装并导入numba库，使用@jit装饰器标注计算密集型函数。
2、对纯Python函数添加@njit模式以获得最大性能增益，确保所有类型均可被Numba推断。
3、使用Cython将关键模块重写为.c文件，并编译为Python扩展模块。
