9个Python实用技巧，让代码优雅又高效！

“Python太慢了。”这种观点在关于编程语言的讨论中经常被提及，往往掩盖了Python的众多优势。事实是，如果你能以一种Pythonic的方式编写代码，Python是快速的。魔鬼就在细节之中。有经验的Python开发者拥有一系列微妙而强大的技巧来显著提升他们代码的性能。

这些技巧乍看起来可能不起眼，但它们可以带来效率上的重大改进。让我们深入研究其中9个方法，改变你编写和优化Python代码的方式。

编程君将在代码示例中添加注释以提供更多的上下文和解释。

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01

字符串连接优化 选择正确的方法join() vs +：比较字符串连接的两种方法。场景分析：何时应使用join()，何时适合用+。

性能实验：

# 使用 + 连接字符串def concat_plus():    result = ""    for word in

 mylist:

        result += word + " "  # 这里的 += 操作会在每次迭代时创建新字符串    return

 result

# 使用 join() 连接字符串def concat_join():    return " ".join(mylist) # join() 更高效，尤其在处理大量字符串时# 直接连接字符串字面量def concat_directly():    return "Yang" + "Zhou" + "is" + "writing"  # 编译时优化，非常快

02

列表创建方法 方法比较list() vs []：为什么使用[]创建列表更高效。内部原理：解释Python解释器如何处理这两种方法。

性能测试：

# 使用 [] 直接创建空列表print(timeit.timeit([], number=10 ** 7)) # 直接使用字面量语法更快# 使用 list() 创建空列表print(timeit.timeit(list, number=10 ** 7)) # 函数调用相对较慢

03

集合与列表的成员测试 数据结构的选择列表 vs 集合：为什么集合在成员测试中更高效。时间复杂度：从算法角度讨论性能差异。

实际应用:

# 列表成员测试print(timeit.timeit(list_membership_test, number=1000)) # O(n) 时间复杂度# 集合成员测试print(timeit.timeit(set_membership_test, number=1000)) # 平均 O(1) 时间复杂度

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04

快速数据生成 语法糖的力量列表解析 vs 循环：为什么列表解析更有效。内部优化：Python对解析式的优化。

应用示例:

# 使用普通循环生成平方列表def generate_squares_for_loop():

    squares = []

    for i in range(1000

):

        squares.append(i * i) # 逐个添加元素    return

 squares

# 使用列表解析生成平方列表def generate_squares_comprehension():    return [i * i for i in range(1000)] # 列表解析，更快更简洁

05

循环中的局部变量优化 局部优于全局局部变量的性能优势：为何局部变量访问更快。作用域和访问速度：Python中变量作用域的影响。

代码优化:

# 使用对象属性def test_dot_notation():    for _ in range(1000

):

        obj.value += 1  # 每次迭代都要访问对象属性# 使用局部变量def test_local_variable():

    value = obj.value

    for _ in range(1000

):

        value += 1  # 使用局部变量，访问更快    obj.value = value

06

利用内置模块和库 内建优于自建内置模块的优势：解释内置模块为何更快。C语言优化：Python内置模块的底层实现。

实用示例:

# 使用自定义函数计数def count_frequency_custom(lst):

    frequency = {}

    for item in

 lst:

        frequency[item] = frequency.get(item, 0) + 1    return

 frequency

# 使用内置 Counter 计数def count_frequency_builtin(lst):    return Counter(lst)编程君为大家准备了Python思维导图，搭建知识网络，快速梳理知识点，限时0元，免费领取!

07

函数调用：使用缓存装饰器 缓存技术functools.cache的作用：使用缓存装饰器优化递归函数。递归函数优化：缓存机制如何避免重复计算。

优化实例:

# 普通斐波那契函数def fibonacci(n):    if n in (0, 1

):

        return

 n

    return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2

)

# 使用缓存的斐波那契函数@functools.cachedef fibonacci_cached(n):    if n in (0, 1

):

        return

 n

    return fibonacci_cached(n - 1) + fibonacci_cached(n - 2)

08

无限循环：while 1 vs while True 微小差异性能比较：比较while 1和while True的性能。编译器优化：Python处理这两种循环的方式。

实践建议:

# 使用 while True 创建无限循环def loop_with_true():    i = 0    while True

:

        if i >= 1000

:

            break        i += 1# 使用 while 1 创建无限循环def loop_with_one():    i = 0    while 1

:

        if i >= 1000

:

            break        i += 1

09

智能模块导入 按需导入模块导入的影响：为何按需导入可以提高性能。延迟加载：延迟加载的概念和优势。

实践应用:

# 在函数内部导入模块def my_function():    import heavy_module # 函数被调用时才导入模块    # 其他代码

综合这些技巧，开发者可以显著提升Python代码的执行速度。合理地运用这些方法，可以使Python程序运行得更快，提高整体效率。

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