python 性能优化建议

以下是Python性能优化的一些常见建议：

1. 使用更好的算法和数据结构。

2. 避免在循环中反复调用函数。

3. 避免使用全局变量。把所有变量都限制在局部作用域中。

4. 尽量使用Python内置的函数和类库，因为这些函数和类库都是使用C语言编写的，所以速度非常快。

5. 使用生成器表达式，避免创建大量的列表。

6. 使用map和filter代替循环。

7. 使用列表推导式代替lambda和map/filter组合。

8. 使用Python的协程和异步IO来提高代码的性能。

9. 避免使用eval和exec语句。

10. 避免使用递归，可以使用循环代替递归。

11. 对于频繁调用的函数，可以使用函数缓存技术。

12. 尽可能使用本地变量。

13. 优化字符串操作。例如，使用join()代替字符串拼接。

14. 使用numpy代替Python的内置列表，以优化数组操作的性能。

15. 使用Cython来编写Python的扩展模块，以提供更好的性能。

总而言之，Python性能优化并非一蹴而就，需要结合具体业务场景进行调优。