Python性能优化核心策略

算法与数据结构优化
选择合适的数据结构‌是提升性能的基础：

列表(List)‌ vs ‌集合(Set)‌：成员测试时set的O(1)远快于list的O(n)
字典(Dict)‌：哈希表实现，查找速度极快
元组(Tuple)‌：比list更轻量，创建和访问更快

# 糟糕的写法 if item in my_list: # O(n) pass # 优化的写法 my_set = set(my_list) if item in my_set: # O(1) pass

利用内置函数和库

Python的内置函数通常用C实现，速度远超手写Python代码：

map()、filter()‌ 替代循环
列表推导式‌ 比普通循环更快
使用collections模块‌：deque、defaultdict等

# 慢速写法 result = [] for i in range(1000): if i % 2 == 0: result.append(i**2) # 快速写法 result = [i**2 for i in range(1000) if i % 2 == 0]

并发与并行编程
基于你之前了解的并发概念，Python提供了多种并发方案：

1. 多线程 (Threading)
适合I/O密集型任务：

from threading import Thread import requests def download_url(url): response = requests.get(url) return response.content # 创建多个线程同时下载 threads = [] urls = ['http://example.com/1', 'http://example.com/2'] for url in urls: thread = Thr :::ml-data{name=citationList} ```json