10 个提升 Python 代码运行速度的智能技巧

在快速发展的软件开发领域，Python凭借其简洁性、可读性和多功能性确立了顶级语言的地位。从网页开发到人工智能与数据工程，它支撑着广泛的应用场景。然而，在其优雅语法之下潜藏着潜在挑战：性能瓶颈可能使原本高效的脚本变得明显迟缓。

无论是处理海量数据集、开发实时系统，还是优化计算效率，提升Python代码运行速度都将成为取得卓越成果的关键因素。

本指南呈现10种经过严格测试的性能提升策略。通过运用Python内置功能、高效数据结构及底层优化技术，提供在保持语言清晰优雅特性的前提下加速代码执行的实用方法。这些技术辅以实证基准测试和示例代码，展示如何通过渐进式改进实现显著性能提升——助力开发者从熟练实践者蜕变为高性能Python编程领域的真正专家。

让我们深入探索，为您的Python技能注入强劲动力！

技巧1：利用集合进行成员检测 §

当需要检查元素是否存在于集合中时，使用列表可能效率低下——尤其当列表规模增大时。列表成员检测(x in some_list)需要逐个扫描每个元素，导致线性时间复杂度(O(n))：

big_list = list(range(1000000))
big_set = set(big_list)
start = time.time()
print(999999 in big_list)
print(f"List lookup: {time.time() - start:.6f}s")

start = time.time()
print(999999 in big_set)
print(f"Set lookup: {time.time() - start:.6f}s")

实测耗时：

• 列表查找：~0.015000秒
• 集合查找：~0.000020秒

相比之下，Python中的集合采用哈希表实现，平均可实现常数时间(O(1))查找。这意味着集合成员检测效率显著提升，尤其在处理大规模数据集时优势明显。

对于过滤重复项、验证输入或集合间元素交叉引用等任务，集合远比列表高效。它们不仅加速成员资格测试，还使并集、交集和差集等操作更快更简洁。

通过将成员资格检查从列表切换为集合——尤其在性能关键型代码中——只需微调逻辑即可获得显著速度提升。

技巧二：避免不必要的复制 §

复制列表、字典或数组等大型对象会消耗大量时间和内存。每次复制都会在内存中创建新对象，尤其在处理大数据集或紧凑循环时，可能导致显著开销。

尽可能采用就地修改而非创建副本的方式操作对象。此举可减少内存占用并提升性能，避免分配和填充新结构带来的开销。Python 众多内置数据结构均提供就地方法(如 sort、append、update)，可彻底规避复制需求。

numbers = list(range(1000000))
def modify_list(lst):
    lst[0] = 999
    return lst
start = time.time()
result = modify_list(numbers)
print(f"In-place: {time.time() - start:.4f}s")

def copy_list(lst):
    new_lst = lst.copy()
    new_lst[0] = 999
    return new_lst
start = time.time()
result = copy_list(numbers)
print(f"Copy: {time.time() - start:.4f}s")

实测耗时：

• 就地修改：~0.0001秒
• 复制操作：~0.0100秒

在性能关键型代码中，关注对象复制的时机与方式能带来显著差异。通过引用操作和就地修改，可编写出更高效且内存友好的代码，尤其在处理大型或复杂数据结构时效果显著。

技巧3：利用__slots__提升内存效率 §

默认情况下，Python 类将实例属性存储在动态字典(__dict__)中，这种方式虽灵活但存在内存开销，且属性访问速度稍慢。

使用 __slots__ 可显式声明类的固定属性集。这消除了对 __dict__ 的需求，从而减少内存占用——在创建大量类实例时尤为有益。同时由于内部结构简化，属性访问速度也会略有提升。

虽然__slots__会限制动态属性赋值，但在内存受限环境或注重性能的应用中，这种权衡往往值得。对于轻量级类或数据容器，应用__slots__是提升代码效率的简便方法。

class Point:
    __slots__ = ('x', 'y')
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y
start = time.time()
points = [Point(i, i+1) for i in range(1000000)]
print(f"With slots: {time.time() - start:.4f}s")

实测耗时：

• 启用__slots__：约0.1200秒
• 未启用__slots__：约0.1500秒

技巧四：使用math函数替代运算符 §

对于数值计算，Python的math模块提供了用C语言实现的函数，其性能和精度优于纯Python实现的同类运算。

例如，使用math.sqrt()通常比通过幂运算符(**)将数字提升到0.5次幂更快更精确。同样地，math.sin()、math.exp() 和 math.log() 等函数也经过高度优化，兼具速度与可靠性。

在密集循环或大规模计算中，这些性能优势尤为显著。通过将繁重的数值计算任务交由 math 模块处理，既能提升执行速度，又能获得更稳定的结果——这使其成为科学计算、模拟或任何数学密集型代码的首选方案。

PyCharm 通过智能代码补全功能，让 math 模块的使用更为便捷。只需输入math.即可触发下拉列表，显示所有可用数学函数与常量——如sqrt()、sin()、cos()、log()、pi等——并附带内联文档说明。

这不仅通过减少函数名称记忆需求加速开发，更引导开发者优先采用优化的内置实现，而非自定义或基于运算符的替代方案。借助这些提示，开发者能快速探索模块的全部功能，并充满信心地编写更简洁高效的数值代码。

import math
numbers = list(range(10000000))
start = time.time()
roots = [math.sqrt(n) for n in numbers]
print(f"Math sqrt: {time.time() - start:.4f}s")

start = time.time()
roots = [n ** 0.5 for n in numbers]
print(f"Operator: {time.time() - start:.4f}s")

时间测量：

• math.sqrt：约0.2000秒
• 运算符：约0.2500秒

技巧5： 预分配已知大小的内存 §

动态构建列表或数组时，Python会在后台随数据增长动态调整大小。虽然便捷，但这种动态调整涉及内存分配和数据复制，会增加开销——尤其在大型或性能关键的循环中。

若能预先知晓数据结构的最终大小，预分配内存可显著提升性能。通过以固定大小初始化列表或数组，既能避免反复调整大小，又能让 Python(或 NumPy 等库)更高效地管理内存。

该技术在数值计算、仿真及大规模数据处理中尤为重要，因其能使微小优化产生显著累积效应。预分配可减少碎片化、提升缓存局部性，并确保更可预测的性能表现。

start = time.time()
result = [0] * 1000000
for i in range(1000000):
    result[i] = i
print(f"Pre-allocated: {time.time() - start:.4f}s")

start = time.time()
result = []
for i in range(1000000):
    result.append(i)
print(f"Dynamic: {time.time() - start:.4f}s")

时间测量：

• 预分配：~0.0300秒
• 动态分配：~0.0400秒

技巧6：避免在高负载循环中处理异常 §

尽管 Python 的异常处理机制强大且简洁，适用于管理意外行为，但它并非为性能关键型循环中的高频使用而设计。抛出和捕获异常涉及栈展开和上下文切换，这些操作相对耗费资源。

在高频循环(反复执行或处理海量数据的代码段)中，使用异常控制流程会显著降低性能。建议改用条件检查(if、in、is等)在错误发生前进行预防。这种主动策略不仅速度更快，还能带来更可预测的执行结果。

将异常保留给真正异常的情况，而非预期控制流，可使代码更简洁高效——尤其在性能至关重要的紧凑循环或实时应用中。

numbers = list(range(10000000))
start = time.time()
total = 0
for i in numbers:
    if i % 2 != 0:
        total += i // 2
    else:
        total += i
print(f"Conditional: {time.time() - start:.4f}s")

start = time.time()
total = 0
for i in numbers:
    try:
        total += i / (i % 2)
    except ZeroDivisionError:
        total += i
print(f"Exception: {time.time() - start:.4f}s")

时间测量：

• 条件判断：~0.3000秒
• 异常处理：~0.6000秒

技巧7：重复逻辑使用局部函数 §

当特定逻辑在函数内反复使用时，将其定义为局部(嵌套)函数(也称为闭包)可提升性能并优化代码结构。局部函数能更快解析名称，因为Python在局部作用域中查找变量比全局作用域更快。

除性能提升外，局部函数还能封装逻辑，使代码更简洁模块化。它们可捕获外部作用域的变量，让你无需传递额外参数即可编写更灵活、更可复用的内部逻辑。

此技术在需多次执行相同操作的函数中尤为有效，例如循环、数据转换或递归处理。通过将高频逻辑封装为局部函数，既能降低运行时开销，又能减轻认知负担。

*提示：使用 AI 助手的 重构建议 *§

若您使用 PyCharm(或任何 JetBrains 产品)并安装了 AI 助手插件，其中一项特别强大的工具就是 重构建议 。借助该功能，您只需选中代码片段，调用AI助手，即可一次性获取更简洁高效的替代方案。助手会展示代码的“重构版本”，让您查看差异(具体修改内容)，并可选择接受选定片段或整个代码块。这有助于保持代码一致性、贯彻最佳实践，并捕捉您可能忽略的优化机会。

如何使用 重构建议 §

以下是使用该功能的分步指南(依据 JetBrains 官方文档)：

1. 选中需要重构的代码片段。
2. 当弹出提示框(如小灯泡图标或上下文菜单)时，点击 AI 助手 图标。
3. 在菜单中选择 建议重构 。
4. 随后将打开 AI对话 面板，显示建议的重构方案。在此面板中，您可以：
   • 点击 显示差异 比较原始代码与建议代码。
   • 或直接选择 立即应用 跳过差异对比，直接采用建议方案。
5. 若接受建议修改，可点击单个代码片段(边距栏)旁的 接受 按钮，或点击 全部接受 替换整个选定片段。
6. 若不接受建议，可随时关闭差异窗口或对话框而不应用修改。

def outer():
    def add_pair(a, b):
        return a + b
    result = 0
    for i in range(10000000):
        result = add_pair(result, i)
    return result
start = time.time()
result = outer()
print(f"Local function: {time.time() - start:.4f}s")

def add_pair(a, b):
    return a + b
start = time.time()
result = 0
for i in range(10000000):
    result = add_pair(result, i)
print(f"Global function: {time.time() - start:.4f}s")

耗时统计：

• 本地函数：~0.4000秒
• 全局函数：~0.4500秒

技巧8：使用itertools进行组合运算 §

在处理排列、组合、笛卡尔积或其他基于迭代器的任务时，Python 的 itertools 模块提供了一套高效的 C 语言优化工具，专为这些场景设计。

诸如product()、permutations()、combinations()和combinations_with_replacement()等函数采用惰性生成机制，即不会将完整结果存储在计算机内存中。这使得您能够处理大型或无限序列，同时避免手动实现带来的性能与内存开销。

除速度优势外，itertools函数还具备组合性和内存效率，使其成为复杂数据处理、算法开发及问题解决的理想选择——例如在仿真、搜索算法或竞赛编程中的应用场景。当性能与可扩展性至关重要时，itertools便是首选解决方案。

from itertools import product
items = [1, 2, 3] * 10
start = time.time()
result = list(product(items, repeat=2))
print(f"Itertools: {time.time() - start:.4f}s")

start = time.time()
result = []
for x in items:
    for y in items:
        result.append((x, y))
print(f"Loops: {time.time() - start:.4f}s")

时间测量：

• itertools：约0.0005秒
• 循环：约0.0020秒

技巧9：使用bisect处理排序列表 §

处理排序列表时，线性搜索或手动插入逻辑效率低下——尤其当列表规模增长时。Python的bisect模块通过二分搜索提供快速高效的排序维护工具。

借助bisect_left()、bisect_right()和insort()等函数，插入与搜索操作可实现O(log n)时间复杂度，远优于简单扫描的O(n)复杂度。此特性在维护排行榜、事件时间线或实现高效范围查询等场景中尤为实用。

通过使用bisect，您无需在每次修改后重新排序，在处理动态排序数据时能获得显著的性能提升。这是一款轻量而强大的工具，为常见列表操作带来算法级效率。

import bisect
numbers = sorted(list(range(0, 1000000, 2)))
start = time.time()
bisect.insort(numbers, 75432)
print(f"Bisect: {time.time() - start:.4f}s")

start = time.time()
for i, num in enumerate(numbers):
    if num > 75432:
        numbers.insert(i, 75432)
        break
print(f"Loop: {time.time() - start:.4f}s")

时间测量：

• bisect：约0.0001秒
• 循环：约0.0100秒

技巧10：避免循环中重复调用函数 §

在循环中多次调用相同函数——尤其是当该函数耗时较长或每次返回相同结果时——会导致不必要的开销。即使相对快速的函数，在大型循环中反复调用也会累积显著成本。

优化方案：在循环外部计算结果并存储于局部变量。这能减少函数调用开销，提升运行效率，尤其在性能关键代码段效果显著。

此技巧简单而有效，不仅能加速执行，还能通过标记循环上下文中的常量值提升代码清晰度。缓存函数结果是消除冗余计算、提高代码效率的最简便方法之一。

def expensive_operation():
    time.sleep(0.001)
    return 42
start = time.time()
cached_value = expensive_operation()
result = 0
for i in range(1000):
    result += cached_value
print(f"Cached: {time.time() - start:.4f}s")

start = time.time()
result = 0
for i in range(1000):
    result += expensive_operation()
print(f"Repeated: {time.time() - start:.4f}s")

时间测量：

• 缓存后：~0.0010秒
• 重复执行：~1.0000秒

总结 §

从利用Python内置函数与NumPy等高性能库的固有效率，到运用__slots__和生成器实现内存优化，这十五项Python性能策略构成了全面提升执行速度的工具集。

探索的方法包括：用列表推导优化迭代过程、利用集合实现快速成员检查、避免冗余数据复制与异常处理开销、采用位运算作为算术捷径。

借助itertools、bisect和collections等专业模块可进一步简化复杂任务，而遵循最佳实践——如最小化全局变量使用、预分配内存及实现缓存机制——则能确保代码执行精简高效。实证基准测试表明，即使微调也能在大型操作中显著节省时间，这印证了有效优化无需彻底重写代码的原则。

无论是精炼独立脚本还是扩展生产级应用，这些技术若能审慎运用，既能显著提升性能，又能节约系统资源。最终，最有效的优化方案总是在速度与清晰度之间取得平衡。

本文文字及图片出自 10 Smart Performance Hacks For Faster Python Code