Python腳本運行速度太慢，用這十個方法解決
作者：學研君
Python 提供了各種數據結構，每種都有其自身的性能特點。選擇合適的數據結構能大幅提高腳本的運行速度。雖然列表用途廣泛，但并非萬能。根據不同情況，可以考慮使用集合、字典或NumPy數組來優化性能。
Python功能強大，但執行速度有時不盡人意，特別是在緊急或大數據量任務中。本文分享10種提升Python腳本性能的策略，同時提供代碼示例。
1.使用高效的數據結構
Python 提供了各種數據結構，每種都有其自身的性能特點。選擇合適的數據結構能大幅提高腳本的運行速度。雖然列表用途廣泛，但并非萬能。根據不同情況，可以考慮使用集合、字典或NumPy數組來優化性能。
使用集合進行成員測試
my_set = set([1, 2, 3, 4, 5])
if 6 in my_set:
print("Found")2.代碼性能分析
性能分析是識別代碼瓶頸的關鍵步驟。Python內置的cProfile模塊，可以幫助我們達到這個目的。
import cProfile
def slow_function():
# 你的慢速代碼在這里
cProfile.run("slow_function()")3.優化循環
循環優化影響腳本性能。盡可能使用列表推導式和內置函數如 map() 和 filter() 代替傳統循環。
傳統循環
result = []
for num in range(1, 11):
result.append(num * 2)列表推導式
result = [num * 2 for num in range(1, 11)]4.利用生成器
當處理大型數據集時，生成器可以幫助節省內存并提高性能。
def generate_numbers():
for i in range(1, 1000000):
yield i
for num in generate_numbers():
# 處理每個數字5.優化 I/O 操作
I/O操作往往是性能瓶頸的關鍵所在。建議采用緩沖I/O，并以數據塊的形式進行讀寫，避免逐行處理，以提升效率。
按塊讀取文件
with open('large_file.txt', 'rb') as file:
while True:
chunk = file.read(1024)
if not chunk:
break
# 處理這個塊6.利用多線程或多進程
多線程和多進程可以并行化你的代碼，利用多核處理器。
import multiprocessing
def process_data(data):
# 這里處理數據
if __name__ == '__main__':
data = get_data()
pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
results = pool.map(process_data, data)
pool.close()
pool.join()7.優化遞歸
遞歸函數可能會消耗大量內存。在優化遞歸算法時，考慮使用迭代方法或記憶化。
遞歸斐波那契
def fibonacci(n):
if n <= 1:
return n
return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)8.使用 Cython 或 Numba 進行即時編譯
Cython 和 Numba 是可以將 Python 代碼編譯成機器碼的工具，從而提高性能。
使用 Numba 加速函數
import numba
@numba.jit
def fast_function(x):
return x * 29.避免使用全局變量
全局變量可能因為變量查找的開銷而減慢你的代碼。盡量減少它們的使用。
避免全局變量
x = 10
def multiply_by_x(y):
return x * y10.升級你的 Python 版本
Python 不斷發展，新版本通常包含性能改進。確保你使用的是最新的 Python 版本。
檢查 Python 版本
import sys
if sys.version_info < (3, 7):
print("考慮升級到更新的 Python 版本以獲得性能提升。")通過實施這些策略，你可以提高你的 Python 腳本的性能，實現更快的執行時間！
責任編輯：武曉燕
來源：
Python學研大本營
