timeit测性能需控变量：用repeat取最小值、setup隔离依赖、禁用gc；extend非万能，大迭代器慎用；@lru_cache需规避不可哈希参数；async不加速cpu密集任务。
用 timeit 测函数性能，却忘了控制变量
很多人一上来就写 timeit.timeit('my_func()', number=100000)，结果发现 A 比 B 快，上线后反而更慢——根本原因是没隔离解释器启动、GC 干扰、缓存预热等噪音。
实操建议：
- 用
timeit.repeat而不是单次timeit，取多次运行的最小值（排除 GC 突发暂停） - 把待测函数和依赖数据一起放进
setup参数，避免全局查找开销干扰测量 - 测试前手动调用
gc.disable()，尤其在对比小对象创建/销毁时，否则 GC 时间会混进结果里 - 如果函数内部有 I/O 或系统调用，
timeit测出来的只是“调度时间”，得换cProfile或perf
list.append 和 list.extend 混用导致隐式扩容
看到“批量加元素”就无脑用 extend，其实不总对：如果传入的是生成器或迭代器，extend 会先转成 list 再扩容，内存翻倍；而循环 append 虽慢但省内存。
常见错误现象：处理大文件行数据时，lines.extend(file) 让内存暴涨 2x，OSError: Cannot allocate memory 直接挂掉。
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实操建议：
- 确认输入是已知长度的
list或tuple才用extend；否则优先用itertools.chain+ 列表推导，或直接生成器消费 - 想提前预留空间？Python 列表不支持 reserve，但可以用
[None] * n初始化再赋值，适合长度确定的场景 -
append平均摊还 O(1)，但连续调用 100 万次仍比一次extend慢 3–5 倍——得看你的瓶颈在 CPU 还是内存
盲目用 @lru_cache 反而拖慢程序
@lru_cache 不是银弹。参数含不可哈希类型（比如 dict、list）、函数本身极轻量（如纯算术）、或缓存命中率长期低于 10%，它只会增加哈希开销和内存占用。
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使用场景错配典型表现：json.loads 结果缓存后，解析速度变慢；或递归函数加了 @lru_cache 却因参数含 numpy.ndarray 直接抛 TypeError: unhashable type。
实操建议：
- 先用
functools.cache（Python 3.9+）替代@lru_cache()，它省去哈希计算，适合无参或参数全可哈希的函数 - 检查缓存大小：默认
maxsize=128，高频低重复场景下可能频繁淘汰，设为None或合理整数 - 参数含复杂对象？自己实现 key 生成逻辑，或改用
functools.singledispatch分路处理
用 asyncio 加速 CPU 密集任务
async/await 对纯计算毫无帮助。拿 asyncio.run(calculate_pi(1000000)) 替代同步版本，不仅不快，还会因事件循环调度多出 10%–20% 开销。
性能影响很实在：CPU 密集型任务切 asyncio 后，GIL 依然锁死，协程无法并行，反而增加上下文切换成本。
实操建议：
- CPU 密集 → 用
multiprocessing或concurrent.futures.ProcessPoolExecutor - I/O 密集 → 才轮到
asyncio，且确保所有 I/O 调用都是 async 版本（比如aiohttp而非requests） - 混合场景？用
loop.run_in_executor把 CPU 工作丢给线程池，但注意线程池不是万能解——Python 线程受 GIL 限制，只对释放 GIL 的操作（如 numpy 计算）有效
最容易被忽略的是：async 函数里混用同步阻塞调用（比如 time.sleep、sqlite3.connect），整个 event loop 就卡死了，连带其他协程一起停摆。
