揭秘 Python 效能優化秘籍，讓你的程式碼飛起來！

1. 資料結構選擇：

不同的資料結構具有不同的儲存和存取效率，選擇合適的資料結構對於 python 效能最佳化至關重要。例如，列表適合儲存順序數據，字典適用於快速查找，集合用於儲存唯一元素。

# 优化后
name_set = set(names)
for name in name_set:
# 省略其他代码...

2. 演算法最佳化：

演算法的複雜度決定了程式碼執行效率。優先選擇時間複雜度低的演算法，如二分查找、歸併排序等。

# 优化前
for i in range(len(data)):
for j in range(i + 1, len(data)):
if data[i] > data[j]:
data[i], data[j] = data[j], data[i]

# 优化后
data.sort()# 时间复杂度 O(n log n)

3. 快取機制：

重複計算會消耗大量的資源，透過快取機制可以將計算結果保存在記憶體中，避免重複計算。

# 优化前
for i in range(10000):
result = calculate(i)
# 省略其他代码...

# 优化后
result_cache = {}
for i in range(10000):
if i not in result_cache:
result_cache[i] = calculate(i)
result = result_cache[i]
# 省略其他代码...

4. 函數呼叫最佳化：

函數呼叫會產生開銷，透過減少不必要的函數呼叫可以提升效能。

# 优化前
def sum(numbers):
total = 0
for number in numbers:
total += number
return total

def calculate_average(numbers):
return sum(numbers) / len(numbers)

# 优化后
def sum(numbers):
return sum(numbers)

def calculate_average(numbers):
return sum(numbers) / len(numbers)

5. 分支最佳化：

分支指令會降低程式碼執行效率，盡量減少不必要的分支條件。

# 优化前
if data > 0:
# 省略其他代码...
elif data == 0:
# 省略其他代码...
else:
# 省略其他代码...

# 优化后
match data:
case x if x > 0:
# 省略其他代码...
case x if x == 0:
# 省略其他代码...
case _:
# 省略其他代码...

6. 並發最佳化：

對於耗時的任務，可以使用並發技術將程式碼分成多個執行緒或進程同時執行，從而提高整體效能。

# 优化前
for task in tasks:
result = do_task(task)
# 省略其他代码...

# 优化后
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

with ThreadPoolExecutor() as executor:
results = executor.map(do_task, tasks)
# 省略其他代码...

7. 程式碼審查：

定期進行程式碼審查，發現並修復效能問題。使用程式碼分析工具，如 Python profiler，可以幫助識別程式碼中瓶頸。

8. 第三方函式庫：

充分利用第三方函式庫可以簡化程式碼編寫並提升效能。例如， NumPy 用於數值計算，SciPy 用於科學計算。

# 优化前
import math

# 优化后
import numpy as np

9. 環境最佳化：

優化 Python 運行環境，例如使用虛擬環境管理依賴項，使用較新版本的 Python 解釋器。

10. 持續最佳化：

效能最佳化是一個持續的過程，隨著程式碼的不斷演變，需要不斷審視和最佳化，以保持程式碼高效。

結語：

#透過遵循這些 Python 效能優化秘籍，您可以大幅提升程式碼執行速度，讓您的程式碼飛起來！記住，效能最佳化是一段旅程，需要不斷地學習、實作和精進技術，不斷探索 Python 的潛力。

以上是揭秘 Python 效能優化秘籍，讓你的程式碼飛起來！的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！