在数据驱动的时代，高效处理信息已成为开发者不可回避的挑战。面对庞大的数据集和复杂的计算任务，即便是最灵活的Python也可能显得力不从心。但通过一系列精心设计的优化策略，我们可以显著提升代码的执行效率，让数据处理从缓慢的步行转变为飞速的奔跑。以下是一套经过验证的提速技巧，旨在帮助你的Python代码突破性能瓶颈，实现效率的飞跃。
1.持续剖析：优化前的测量
在着手优化之前，精准的测量是关键。通过结合使用timeit进行宏观层面的性能测试和pyinstrument进行微观基准的深度洞察，全面掌握代码的执行效率，为优化提供科学依据。
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Pyinstrument 是一款 Python 剖析工具（profiler）。剖析器是一种帮助你优化代码的工具——使其运行得更快。为了获得最大的速度提升，你应该专注于程序中运行最慢的部分。Pyinstrument 正是帮助你找到这些瓶颈的利器！
2.释放itertools的隐藏力量
大多数开发者仅使用了itertools的5%功能，这无疑是一种资源浪费。例如：传统方法使用嵌套循环，代码冗长且效率较低。优化方法使用 itertools.chain，简洁高效，适合处理大规模数据。
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3.向量化操作：远超迭代的高效之道
例如计算滑动均值：
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对于自定义操作，可以结合 df.applymap() 和 NumPy 的通用函数（ufuncs）来实现高效计算。
4.生成器：内存优化的忍者
如何在仅有 8GB 内存的笔记本电脑上处理 100GB 文件，生成器是解决之道。
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通过生成器，你可以轻松处理远超内存限制的数据文件，同时保持代码的高效和简洁！
5.Cython：数学密集型代码的秘密武器
当纯 Python 无法满足性能需求时。可以cython 加载数据密集型计算，例如：
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通过 Cython，你可以轻松将性能瓶颈代码转化为高效运行的机器码，释放 Python 的潜力！
6.异步 I/O：I/O 密集型任务的并发利器
特别适合网络爬虫和 API 调用。
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通过异步 I/O，你可以轻松实现高并发任务，显著提升程序效率！
7.Deque：被遗忘的性能利器
列表是初学者的选择，Deque 是专业人士的利器。例如：实时计算最近 1000 个读数的移动平均值。
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Deque代码简洁高效，特别适合实时数据处理和滑动窗口计算。通过 Deque，你可以轻松实现高性能的滑动窗口操作，告别低效的列表操作！
8.多进程 vs. 多线程：认清进程和线程的本质
CPU 密集型任务，用多进程。I/O 密集型任务，用多线程。
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CPU 密集型任务：多进程可以充分利用多核 CPU，显著提升计算速度。
I/O 密集型任务：多线程可以高效处理 I/O 操作，避免阻塞主程序。
通过正确选择多进程或多线程，你可以最大化程序的性能，轻松应对不同类型的任务！
9.点操作：隐形的性能杀手
在紧密循环中，方法查找的开销会累积。
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通过减少点操作，你可以轻松优化循环性能，释放代码的潜力！
10.字符串拼接：100 倍的性能差异
处理大字符串时，切勿使用 +=。
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通过使用 join 替代 +=，你可以轻松优化字符串拼接性能，告别低效操作！
11.slots：大对象的内存救星
当你需要创建数百万个类实例时。使用 slots 将内存占用节约50%，属性访问速度提升了 20–30%，性能显著优化。
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通过理解 Python 对象的内存占用机制，你可以更好地优化代码性能和资源使用！
12.PyPy：免费的午餐
JIT 编译器，适用于长时间运行的脚本。
PyPy 是一个 Python 解释器，内置了即时编译器（JIT），可以显著提升代码的执行速度。特别适合数值计算、长时间运行的脚本或 CPU 密集型任务。在使用 PyPy 之前，请确保所有依赖库都兼容。
13.依赖库审计：旧代码拖慢速度
升级依赖库，免费提升性能。
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将 NumPy 从 1.19 升级到 1.24，矩阵运算速度提升 18%。
将 Pandas 从 1.4 升级到 2.1，CSV 读取时间减少 40%。
14. 持续性能测试
使用 pytest-benchmark 自动化持续性能测试/检查。持续性能测试是一种在代码开发过程中定期运行性能测试的方法，以确保代码的性能不会随着时间推移而下降。
在 Python 开发中，性能优化是提升代码效率的关键。通过使用 slots 减少对象内存占用、利用 itertools 和 deque 优化循环和队列操作、采用异步 I/O 提升 I/O 密集型任务效率，以及使用 Cython 加速 CPU 密集型任务，可以显著提升代码性能。此外，升级依赖库（如 NumPy 和 Pandas）和使用 PyPy 的 JIT 编译器也能带来免费的性能提升。通过持续性能测试工具（如 pytest-benchmark），可以自动化持续性能测试.
