Python性能优化建议：让代码跑得更快的实用技巧（详细解析）

写Python的人大多都遇到过这种情况：程序一开始跑得好好的，数据量一上来，直接卡成PPT。其实很多时候不是语言不行，而是写法可以更聪明一点。

别在循环里做重复计算

比如你要处理一个大列表，每次都要用到它的长度，有人习惯这么写：

for i in range(len(data)):
    process(data[i])

每次循环都调用 len(data)，看着没啥问题，但在大数据下就是隐形拖累。更好的方式是提前算好：

n = len(data)
for i in range(n):
    process(data[i])

用生成器代替列表存储

当你处理大量数据但不需要一次性全装进内存时，生成器就是救星。比如读一个几GB的日志文件，用列表会直接爆内存：

def read_logs_bad(filename):
    return [line.strip() for line in open(filename)]

# 改成生成器，一行一行来
def read_logs_good(filename):
    with open(filename) as f:
        for line in f:
            yield line.strip()

看起来只是return变yield，但内存占用可能从几个G降到几十M。

善用内置函数和库

像 sum、map、filter 这些C实现的函数，通常比自己写for快不少。比如求平方和：

# 慢
result = 0
for x in nums:
    result += x * x

# 快
result = sum(x * x for x in nums)

别小看这点差异，数据量一大就明显了。

字符串拼接别用+串联

很多人习惯用 + 拼接大量字符串，比如日志输出或生成HTML。但Python中字符串不可变，每次+都会创建新对象。

# 不推荐
s = ""
for item in items:
    s += str(item)

# 推荐
s = ''.join(map(str, items))

尤其是拼接上千条记录时，速度差好几倍。

考虑用PyPy或Cython

如果你的项目允许换解释器，PyPy对纯Python代码的加速效果经常让人惊喜。某些场景下提速5倍都不稀奇。而Cython适合把关键计算模块编译成C，特别适合数学运算密集型任务。

少用点点点，多用局部变量

Python查找局部变量比全局或属性快。在一个高频循环里，把频繁访问的对象方法提出来：

# 慢
for item in data:
    sys.stdout.write(item)

# 快
write = sys.stdout.write
for item in data:
    write(item)

看起来抠门，但在每秒处理上万条数据的服务里，这种细节真能省下CPU。

性能优化不是非得重写整个系统，往往改几行代码就能见效。关键是意识到哪些操作代价高，然后绕开它们。多用timeit测，别靠猜。