提升Python程序性能的7个习惯

1. 优先使用局部变量

在Python中，局部变量的查找速度远快于全局变量或模块名字空间中的变量。频繁访问全局变量会增加性能开销并消耗更多内存。因此，在函数内部，应尽量使用简短的局部变量名来替代冗长的模块变量，这不仅能提升性能，还能增强代码的可读性。

2. 优化类型判断方式

判断对象类型时，不同的方法性能差异明显。使用 isinstance() 是最优的选择，因为它只调用一次函数；id() 比较身份次之；而使用 type() 进行比较性能最差，因为它涉及多次函数调用。例如：

type(num) == type(0) #调用三次函数
type(num) 
is
 type(0) #身份比较
isinstance(num,(int)) #调用一次函数

3. 避免循环中的重复运算

在循环条件中，如果包含重复计算的参数（如 len(a)），每次迭代都会重新执行该计算，导致性能下降。正确的做法是将结果赋值给一个局部变量，在循环外计算一次，然后在循环内使用该变量。

#每次循环都需要重新执行len(a)
while
 i < len(a):
 statement
#len(a)仅执行一次
m = len(a)
while
 i < m:
 statement

4. 使用字典替代条件语句

当需要根据变量值进行分支判断时，使用映射（如 dict）进行搜索的速度远快于一系列 if-elif 条件语句。字典查找的时间复杂度通常更优，适合处理多分支逻辑。

#if查找
if
 a == 1:
 b = 10
elif
 a == 2:
 b = 20
...
#dict查找，性能更优
d = {1:10,2:20,...}
b = d[a]

5. 直接迭代序列元素

在遍历列表或序列时，直接迭代元素比通过索引访问元素速度更快。直接迭代避免了每次获取索引和通过索引查找元素的额外开销。

a = [1,2,3]
#迭代元素
for
 item 
in
 a:
print(item)
#迭代索引
for
 i 
in
 range(len(a)):
print(a[i])

6. 使用生成器表达式处理大数据

列表解析会一次性生成整个列表，对于大量数据会占用大量内存。生成器表达式则采用延迟计算，返回一个生成器对象，对内存更加友好。在处理大规模数据时，应优先使用生成器表达式。

#计算文件f的非空字符个数
#生成器表达式
l = sum([len(word) 
for
 line 
in
 f 
for
 word 
in
 line.split()])
#列表解析
l = sum(len(word) 
for
 line 
in
 f 
for
 word 
in
 line.split())

7. 预编译代码与模块导入优化

对于频繁执行的代码（如正则表达式或 eval/exec 中的代码），应使用 compile() 函数提前编译成字节码对象，以提高性能。同时，模块导入时，from X import Y 形式比 import X; X.Y 形式少一次模块查询，性能更优。此外，应将模块功能代码放入函数中，并通过 if __name__ == 'main': 判断是否直接执行，以提高模块的可重用性。

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