Python爬坑指北:大神不会告诉你的优化小技巧

Python是一种优美的编程语言——简洁、易读，非常适合快速原型设计。然而，随着代码库的增长，性能问题的风险也在增加。低效的Python代码可能会令人沮丧地缓慢，而且通常很难找到瓶颈所在。

但是不用担心！在这篇文章中，我们将探讨一些优化Python代码性能的实用技巧。所以，在你花费无数小时试图调试代码之前，让我们深入了解一些实际方法来提高Python代码的速度和效率。

尽量利用内置的函数和库

Python 提供了各种内置函数和库，可以高效地执行复杂任务。例如，使用 map() 函数将一个函数应用于列表中的每个元素，或者使用 pandas 库来操作 DataFrame 中的数据。

# 使用map来对列表中的所有元素进行初始化
lst = [1, 2, 3, 4, 5] 
new_lst = list(map(lambda x: x * 2, lst))  
print(new_lst) # Output: [2, 4, 6, 8, 10]

避免使用全局变量

全局变量在整个程序中都可以访问，它们的值可以被程序的任何部分更改。这可能导致意外的结果，并使程序更难调试。因此，尽可能在函数内部使用局部变量。

# 一般能局部变量就不要全局变量了
def add_numbers(num1, num2):   
    result = num1 + num2  
result sum = add_numbers(10, 20) 
print(sum)  
# Output: 30

使用迭代器

生成器是一种在 Python 中创建迭代器的内存高效方式。它们一次产生一个值并保持之前的状态，允许您在不将数据存储在内存中的情况下遍历大型数据集。

# 对于大数据集，尽量使用迭代器来返回，这样性能更加高
def read_file(filename):   
    with open(filename) as file:     
        for line in file:       
            yieldline.strip()         
                for line in read_file("data.txt"):           
                    print(line)

代码定义了一个名为 read_file 的函数，该函数逐行读取文件，并使用生成器在读取时生成每一行。函数使用 with 语句打开文件，以确保在完成时正确关闭。当使用文件名作为参数调用该函数时，它会返回一个生成器对象。然后 for 循环遍历生成器返回的每一行并将其打印到控制台。

使用原生的集合和字典

集合和字典推导与列表推导类似，但它们创建的是集合和字典，而不是列表。这是在 Python 中创建集合和字典的简洁高效方式。

# 根据列表创建集合
lst = [1, 2, 3, 4, 5] 
new_set = {x * 2 for x in lst}  
print(new_set)  
# Output: {2, 4, 6, 8, 10} 

# 相应的创建一个字典，这个列表和集合很像
lst = [("apple", 2), ("banana", 3), ("orange", 4)] 
new_dict = {k: v for k, v in lst}
print(new_dict)  
# {'apple': 2, 'banana': 3, 'orange': 4}

本文总结

由于篇幅的问题，本文暂时先总结Python中最常用的4个小优化，但是这些小技巧积累起来就是很大的提升，各位学会（废）了么

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