全局变量在循环中变慢，因每次访问需查全局命名空间（字典查找），比局部变量慢2–3倍；应将math.sqrt等绑定为局部变量或用from math import sqrt优化。
为什么全局变量在循环里变慢
Python 每次访问 math.sqrt、os.path.join 或 len() 这类全局名，都要查一次全局命名空间——本质是字典查找，比局部变量慢 2–3 倍。这在普通逻辑里不明显，但一旦进百万级循环或高频 I/O 回调，就成了瓶颈。
把模块函数和方法绑定成局部变量
这不是“导入优化”，而是绕过属性链查找的硬核提速手段。
- 错：
for x in data: result.append(math.sqrt(x))—— 每次都走math→sqrt两层查找 - 对：
sqrt = math.sqrt; apd = result.append; for x in data: apd(sqrt(x))—— 全部是纯局部名引用 - 更干净写法：
from math import sqrt放在函数开头（不是模块顶层），避免污染全局命名空间，也防止被 monkey patch 影响
别在循环条件里反复调用 len() 或 range()
len() 虽快，但仍是函数调用；range(len(items)) 更糟：每次迭代都查 range 和 len 两个全局名。
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- 错：
for i in range(len(items)): - 对：
n = len(items); for i in range(n): - 更推荐：
for item in items:—— 根本不碰索引就别碰len - 注意：
while i 同样危险，应提前提取limit = len(items)
哪些不该提、哪些必须提
局部化不是银弹，盲目替换反而让逻辑难读、难维护。
- 该提：
re.compile(r'...')、math.pi、稳定不变的模块函数（如json.loads） - 不该提：
time.time()（值随时变）、random.random()（状态依赖）、被外部 patch 过的函数（比如某些 ORM 的 query 方法） - 特别注意：
__slots__对实例属性访问提速有效，但只在大量创建同类对象 + 频繁读写属性时才值得加；加了就禁用__dict__，别在需要动态属性的类上硬套
真正卡住性能的，从来不是某一行代码多花了纳秒，而是同一处逻辑被重复执行十万次还带着三重查找。盯住你 profile 出来的 top 3 hotspot，只在那里动刀子。
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