Python 常见优化技巧

1. 列表推导式 vs 循环

使用列表推导式能显著提升性能：

1
2
3
4
5
6
7
8
# 低效方式
result = []
for i in range(1000):
    if i % 2 == 0:
        result.append(i ** 2)

# 高效方式
result = [i ** 2 for i in range(1000) if i % 2 == 0]

2. 使用 defaultdict 简化代码

1
2
3
4
5
6
from collections import defaultdict

# 无需检查 key 是否存在
word_count = defaultdict(int)
for word in words:
    word_count[word] += 1

3. 装饰器模式

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
import functools
import time

def timing_decorator(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"耗时: {time.time() - start:.4f}s")
        return result
    return wrapper

@timing_decorator
def slow_function():
    time.sleep(2)

4. 上下文管理器

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
class FileHandler:
    def __enter__(self):
        print("打开文件")
        return self
    
    def __exit__(self, *args):
        print("关闭文件")

with FileHandler() as fh:
    print("处理文件内容")

性能对比

方式 耗时 (ms) 备注
原始循环 15.2 基线
列表推导式 4.8 快 3 倍
生成器表达式 0.02 最快，并且节省内存

本文配置: Python 3.9+
难度: 中级
实用性: ⭐⭐⭐⭐⭐