1. 数据结构选择：

不同的数据结构具有不同的存储和访问效率，选择合适的数据结构对于 python 性能优化至关重要。例如，列表适合存储顺序数据，字典适用于快速查找，集合用于存储唯一元素。

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

2. 算法优化：

算法的复杂度决定了代码执行效率。优先选择时间复杂度低的算法，如二分查找、归并排序等。

# 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. 缓存机制：

重复计算会消耗大量的资源，通过缓存机制可以将计算结果保存在内存中，避免重复计算。

# 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. 函数调用优化：

函数调用会产生开销，通过减少不必要的函数调用可以提升性能。

# 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. 分支优化：

分支指令会降低代码执行效率，尽量减少不必要的分支条件。

# 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. 并发优化：

对于耗时的任务，可以使用并发技术将代码分成多个线程或进程同时执行，从而提高整体性能。

# 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. 代码审查：

定期进行代码审查，发现并修复性能问题。使用代码分析工具，如 Python profiler，可以帮助识别代码中瓶颈。

8. 第三方库：

充分利用第三方库可以简化代码编写并提升性能。例如， NumPy 用于数值计算，SciPy 用于科学计算。

# 优化前
import math

# 优化后
import numpy as np

9. 环境优化：

优化 Python 运行环境，如使用虚拟环境管理依赖项，使用较新版本的 Python 解释器。

10. 持续优化：

性能优化是一个持续的过程，随着代码的不断演变，需要不断审视和优化，以保持代码高效。

结语：

通过遵循这些 Python 性能优化秘籍，您可以显著提升代码执行速度，让您的代码飞起来！记住，性能优化是一段旅程，需要不断地学习、实践和精进技术，不断探索 Python 的潜力。