Python代碼加速運行的技巧有哪些

# Python代碼加速運行的技巧有哪些

Python作為一門解釋型語言，其執行效率常被拿來與C/Java等編譯型語言比較。雖然開發效率高，但在處理計算密集型任務時可能遇到性能瓶頸。本文將系統介紹15種提升Python運行速度的實用技巧，并通過代碼示例展示優化效果。

## 1. 使用內置函數和庫

Python內置函數用C語言實現，比純Python實現快10-100倍：

```python
# 慢速寫法
result = []
for i in range(10000):
    result.append(len(str(i)))

# 快速寫法
result = list(map(lambda x: len(str(x)), range(10000)))

2. 數據結構選擇優化

• 頻繁查找用set/dict(O(1))替代list(O(n))
• 雙端隊列用collections.deque

# 列表查找(O(n))
if x in my_list:  

# 集合查找(O(1))
if x in my_set:  

3. 避免全局變量

局部變量訪問比全局變量快約35%：

def slow_func():
    global var  # 慢
    var += 1

def fast_func():
    local_var = var + 1  # 快

4. 使用列表推導式

比普通循環快約20%：

# 傳統循環
result = []
for i in range(1000):
    result.append(i*2)

# 列表推導式
result = [i*2 for i in range(1000)]

5. 利用生成器減少內存

# 列表(占用內存)
sum([x*x for x in range(1000000)])  

# 生成器(惰性計算)
sum(x*x for x in range(1000000))  

6. 字符串拼接優化

# 慢: O(n2)時間復雜度
s = ""
for substr in list_of_strings:
    s += substr

# 快: O(n)
s = "".join(list_of_strings)

7. 使用NumPy/Pandas處理數值計算

NumPy的向量化操作比純Python快100倍：

import numpy as np

# 純Python
result = [x**2 for x in range(10000)]

# NumPy
arr = np.arange(10000)
result = arr**2

8. 使用多進程處理CPU密集型任務

from multiprocessing import Pool

def process_data(data):
    # 處理函數
    return data * 2

if __name__ == '__main__':
    with Pool(4) as p:  # 4個進程
        result = p.map(process_data, range(100))

9. 使用Cython編譯關鍵代碼

# 在.pyx文件中
def cython_func(int n):
    cdef int i, result=0
    for i in range(n):
        result += i
    return result

10. 緩存計算結果

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=128)
def expensive_func(x):
    # 復雜計算
    return result

11. 使用JIT編譯器(Numba)

from numba import jit

@jit(nopython=True)
def numba_func(arr):
    total = 0
    for x in arr:
        total += x
    return total

12. 避免不必要的對象創建

# 不好: 每次循環創建新列表
for i in range(10000):
    data = list(range(100))  

# 更好: 復用對象
data = list(range(100))
for i in range(10000):
    process(data)

13. 使用更快的JSON解析器

# 標準庫
import json  

# 更快的替代品
import orjson  # 比json快3-5倍
import ujson

14. 正確使用異常處理

# 慢: 異常捕獲在循環內
for i in range(10000):
    try:
        x = 1 / i
    except:
        pass

# 快: 先檢查條件
for i in range(10000):
    if i != 0:
        x = 1 / i

15. 使用性能分析工具定位瓶頸

# cProfile分析
import cProfile
cProfile.run('my_function()')

# line_profiler逐行分析
%load_ext line_profiler
%lprun -f my_func my_func()

綜合性能對比

結語

Python性能優化需要結合具體場景選擇合適方法。建議： 1. 先確保代碼正確性 2. 用分析工具找到真正瓶頸 3. 從高級優化(算法/數據結構)開始 4. 最后考慮低級優化(編譯/并行)

記住Donald Knuth的名言：”過早優化是萬惡之源”。在開發初期應優先保證代碼可讀性和可維護性，待性能成為實際問題時再針對性優化。 “`

這篇文章共計約1500字，涵蓋了Python性能優化的主要技巧，采用Markdown格式編寫，包含代碼示例、表格對比和實用建議?？筛鶕枰{整具體細節或補充更多案例。