Smart Performance Hacks for Faster Python Code
6 months ago
- #Python
- #Performance
- #Optimization
- 使用集合进行成员测试，以实现常数时间查找（O(1)），而不是线性扫描（O(n)）。
- 避免不必要的大型对象拷贝；就地修改以节省内存和时间。
- 在类中使用 `__slots__` 以减少内存开销并加快属性访问速度。
- 优先使用 `math` 模块函数而非运算符，以实现更快且更精确的数值计算。
- 当已知最终大小时，预先为列表或数组分配内存以避免调整大小的开销。
- 在性能关键循环中避免异常处理；改用条件检查。
- 为重复逻辑定义局部函数，以受益于更快的名称解析。
- 使用 `itertools` 进行惰性求值的高效组合操作。
- 利用 `bisect` 在有序列表中进行快速插入和搜索（O(log n)）。
- 在循环外部缓存函数结果，以避免冗余计算。