Python性能优化误区及解决示例-蒲公英云

Python性能优化误区及解决示例

原创深碍√TFBOYSˉ_ 2025-02-26 02:36 135阅读 0赞

在Python编程中，性能优化是提升代码运行效率的重要手段。但以下是一些常见的Python性能优化误区，并提供相应的解决示例：

误区：频繁使用全局变量。
解决：尽量避免全局变量，通过函数传递参数。

# 错误示例
global_var = 0
def do_something():
    global_var += 1
do_something() # 全局变量会增加，影响性能
# 解决示例
def get_value(param):
    return param + 1  # 参数直接传递，避免全局变量
def do_something_optimized(param):
    result = get_value(param)
    print(result)
do_something_optimized(0)  # 输出1，避免全局变量影响性能

误区：误认为Python内置函数效率低下。
解决：了解并使用Python内置函数。它们在内建，经过优化，因此通常比自己编写代码更高效。

# 错误示例，直接用列表的append操作，效率低
numbers = []
for i in range(10000):
    numbers.append(i)
# 解决示例，使用Python内置函数list.extend()
numbers = [0] * 10000  # 创建一个初始值为0的列表
for i in range(10000):
    numbers[i] = i  # 修改列表中的元素
numbers = []  # 清理不再需要的列表引用
print(numbers)  # 输出修改后的列表，效率高且易于理解