摘要：在编程世界里，效率是永恒的追求。对于Python开发者来说，我们常常习惯于它的简洁和易用，却可能忽略了隐藏在语言深处的性能优化潜力。很多时候，我们编写的代码虽然功能上毫无问题，但在性能上却像“拖着沉重的身躯”在运行。这篇文章将分享9个鲜为人知但极为有效的Pyt
9个被忽略的提速技巧，让你的程序效率倍增
在编程世界里，效率是永恒的追求。对于Python开发者来说，我们常常习惯于它的简洁和易用，却可能忽略了隐藏在语言深处的性能优化潜力。很多时候，我们编写的代码虽然功能上毫无问题，但在性能上却像“拖着沉重的身躯”在运行。这篇文章将分享9个鲜为人知但极为有效的Python技巧，它们不是什么复杂的外部库，也不是晦涩难懂的“黑科技”，而是Python语言本身就具备的强大特性。掌握这些技巧，你将能够大幅度提升代码的执行效率，让你的程序像“脱胎换骨”一样快。
我们经常需要初始化一个包含大量重复元素的列表。最直观的方式就是使用for循环，一个一个地将元素添加进去。
低效的做法：
# 低效arr = for _ in range(1_000_000): arr.append(0)这段代码看似简单，但在Python背后，arr.append(0)每次调用都会产生一次字节码指令，当需要操作上百万次时，这些指令的累积执行时间就变得相当可观。更重要的是，列表在不断append的过程中，可能会因为容量不足而频繁地进行内存重新分配，这会进一步拖慢程序的执行速度。
高效的技巧：
Python提供了一种更优雅、更高效的方式来解决这个问题：序列乘法。
# 高效arr = [0] * 1_000_000[0] * 1_000_000这个表达式让Python解释器在底层直接以C语言的速度一次性分配好所需的内存，然后填充好所有的元素。这不仅避免了数百万次的字节码指令执行，也避免了内存的反复分配和拷贝，从而大大提高了初始化大型列表的效率。
在处理大量文本或二进制数据时，我们常常需要拼接字符串。如果使用+或+=操作符进行循环拼接，程序的性能会急剧下降。
低效的做法：
# 低效s = b""for i in range(1_000_000): s += b"x"在Python中，字符串是不可变的数据类型。这意味着每次执行s += b"x"时，Python都会创建一个新的字符串对象，并将旧字符串的内容和新字符拷贝到这个新对象中。这个过程在循环中重复百万次，会产生大量的临时对象和内存开销，导致程序运行效率非常低。
高效的技巧：
对于需要进行大量写入操作的字符串或二进制数据，bytearray是更好的选择。
# 高效buf = bytearray(1_000_000)for i in range(1_000_000): buf[i] = ord("x")bytearray是可变的序列，类似于可变长度的字节数组。你可以预先分配好一块足够大的内存，然后像操作列表一样直接修改其中的元素。这种方式避免了反复创建新对象和内存拷贝，显著减少了内存开销。当所有操作完成后，你可以通过bytes(buf)轻松地将其转换回不可变的字符串或字节对象。
在有序列表中查找元素是编程中常见的任务。很多开发者可能会选择使用for循环进行线性扫描，逐个比较。
低效的做法：
如果一个列表包含10,000,000个元素，线性扫描的效率是灾难性的。
# 假设nums是一个有序列表nums = list(range(0, 10_000_000, 3))# 线性扫描，效率为O(n)# for num in nums:# if num == 1234567:# # found# break这种线性扫描的平均时间复杂度为O(n)，这意味着随着数据量的增加，查找所需的时间呈线性增长。
高效的技巧：
Python内置的bisect模块提供了二分查找的功能，这是处理有序数据的最佳选择。
import bisectnums = list(range(0, 10_000_000, 3))# 使用bisect进行二分查找，效率为O(log n)idx = bisect.bisect_left(nums, 1234567)二分查找的时间复杂度为O(log n)，这意味着即使数据量达到数百万甚至上亿，查找所需的时间也只会非常缓慢地增加。bisect.bisect_left函数会返回一个索引，该索引指示了待查找元素应该被插入的位置，这使得它非常适合用于查找已存在的元素或确定新元素的插入位置，而且它在底层完全以C语言实现，性能极高。
四、避免重复计算：functools.lru_cache的魔力在处理递归或带有重复输入的函数时，我们常常会发现程序在重复计算相同的结果。一个典型的例子就是斐波那契数列。
低效的做法：
不使用缓存的递归斐波那契函数，在计算较大的数字时，会重复计算大量相同的子问题，导致性能极其低下。
# 低效def fib_slow(n): if n计算fib_slow(4)需要计算fib_slow(3)和fib_slow(2)。而fib_slow(3)又会再次计算fib_slow(2)和fib_slow(1)。可以看到，fib_slow(2)被重复计算了多次。对于fib_slow(100)这样的调用，如果不加缓存，计算所需的时间将是天文数字。
高效的技巧：
Python标准库中的functools.lru_cache提供了免费的“记忆化”（memoization）功能。
from functools import lru_cache@lru_cache(maxsize=None)def fib_fast(n): if n@lru_cache装饰器会自动为函数的结果创建一个缓存。当函数被调用时，它会首先检查输入参数是否在缓存中。如果存在，它会直接返回之前计算好的结果，而不是重新执行函数体。这使得像斐波那契数列这样的递归函数，其计算时间可以从数小时缩短到一眨眼的功夫。
五、处理海量可迭代对象：itertools.islice的流式处理在处理非常大的可迭代对象，比如一个庞大的生成器时，我们可能只需要其中的一部分数据。如果使用传统的切片方式，可能会导致内存溢出。
低效的做法：
# 低效def huge_gen: for i in range(10**9): yield i# 这种方式会将10亿个元素全部加载到内存中，导致内存耗尽# all_items = list(huge_gen)列表切片会创建一个新的列表，并将原始列表中对应范围内的所有元素拷贝进去。如果原始可迭代对象非常大，这种操作会消耗大量内存，并且进行不必要的全量迭代。
高效的技巧：
itertools.islice是处理这种情况的利器，它像一个“切片器”一样工作，但它只作用于迭代器，并且只返回所需数量的元素，而不会创建中间的副本。
from itertools import islicedef huge_gen: for i in range(10**9): yield i# 高效：只从生成器中拉取前5个元素five = list(islice(huge_gen, 5))使用islice，你不需要担心内存问题，因为它只在需要时才从生成器中“拉取”数据，没有不必要的迭代和内存浪费。
在一个紧密的循环中，每一次操作都可能对性能产生影响。对于频繁访问对象属性的情况，尤其如此。
低效的做法：
# 低效for i in range(10_000_000): total += obj.value在Python中，obj.value这样的属性查找操作实际上是一个字典查找过程，它需要遍历对象的属性字典来找到value这个键。在循环中重复执行数百万次，这些微小的开销会累积起来，对性能产生显著影响。
高效的技巧：
将需要频繁访问的属性值预先存储到一个局部变量中。
# 高效val = obj.valuefor i in range(10_000_000): total += val局部变量的访问速度比对象属性查找快得多。仅仅是这个小小的改动，就可以让你的程序性能提升30%甚至更多。这对于需要进行大量数值模拟或计算密集型任务的代码来说，是一个非常实用的技巧。
在处理元组或列表中的元素时，我们经常使用索引来访问每个元素。
低效的做法：
# 低效x = point[0]y = point[1]这种方式需要两次对列表或元组进行索引查找，每次查找都是一次字典操作。
高效的技巧：
Python的元组解包（tuple unpacking）提供了一种更简洁、更快速的方式来提取元素。
# 高效x, y = point当Python执行x, y = point时，它会在底层以C语言的速度一次性完成所有元素的赋值操作，避免了多次查找的开销。这不仅让代码看起来更优雅，而且在性能上也有细微的提升。
当需要对列表中的连续部分进行批量更新时，使用循环是一个常见的选择。
低效的做法：
# 低效arr = [0] * 1_000_000for i in range(500_000): arr[i] = 1这个循环需要执行50万次赋值操作，每次操作都会产生一次字节码指令开销。
高效的技巧：
利用切片赋值可以一次性完成大批量的数据更新，并且这个操作在CPython解释器中是以非常高效的C语言实现。
# 高效arr[:500_000] = [1] * 500_000arr[:500_000] = [1] * 500_000这个操作会先生成一个包含50万个1的列表，然后将这个列表的内容一次性拷贝到arr的前50万个位置上。这个过程绕过了Python层的循环，直接在底层进行高效的数据拷贝，大大减少了执行时间。
在某些情况下，if分支语句可能会导致CPU的流水线停顿，影响性能。这是因为现代CPU会预测接下来要执行的指令，如果预测错误，就需要清空流水线并重新开始，这个过程被称为“分支预测失败”。
低效的做法：
# 低效for x in data: if x > 0: score += 1 else: score -= 1在上面的代码中，x > 0这个条件分支在每次循环中都会被评估，如果条件变化频繁，CPU的分支预测就容易失败，导致性能下降。
高效的技巧：
对于简单的分支逻辑，可以将其转换为数学运算，从而消除分支。
# 高效for x in data: score += (x > 0) - (x在Python中，布尔值True和False在参与数学运算时会被隐式转换为1和0。x > 0的结果是True或False，x 0时，x > 0为True（即1），x 0为False（即0），x
这些技巧的本质，是让我们从仅仅让代码“能运行”，转变为思考如何让代码“高效运行”。它们并非什么高深的理论，而是Python语言设计者们为我们提供的强大工具。
序列乘法和切片赋值利用了Python底层的高速C语言实现，避免了不必要的循环开销。**bytearray**提供了可变的数据结构，解决了字符串拼接的性能瓶颈。**bisect和lru_cache**则通过算法的优化和缓存机制，将原本指数级或线性增长的计算时间复杂度降低到对数级。避免属性查找和利用元组解包则是对循环内部的微小开销进行精细化管理，积少成多，最终产生显著的性能提升。布尔运算的巧妙运用，则是在更高层次上考虑了CPU的运行机制。掌握这些技巧，你将不再是一个只会“写”Python的开发者，而是一个能够“驾驭”Python，写出更优雅、更高效、更具生产力的代码的专家。这些技巧就像你工具箱里的秘密武器，一旦你开始使用它们，你将再也回不到过去那种低效的编程方式。
来源：高效码农
