Python性能优化基础笔记
Python 的性能优化小笔记，挺适合刚入门或者刚想提效的朋友们看看。里面讲了不少基础但实用的技巧，比如怎么用内置函数替代 for 循环、列表推导式怎么写更快，还有`lru_cache`怎么避免重复计算这些，写得挺清楚的。尤其适合平时写脚本、数据的场景，稍微动下手，运行速度立马就能感受到提升。
代码优化的第一步，得从“写清楚”开始。没必要炫技，能看懂、能跑快才是真本事。像用map()、filter()这类内置函数，写起来短，执行起来快，效率一下就上来了。
列表推导式也挺香，是结构化数据时，不光写法简洁，性能也比传统循环更给力。再比如，用dict查数据比用list快多了，能少踩不少坑。
想偷个懒又不想牺牲性能？那你得试试functools.lru_cache。重复计算的函数，用这个一包，缓存直接帮你搞定，运行也不拖沓。
内存吃紧时，itertools就管用。像combinations、permutations这些，数据量再大也扛得住，而且写法还挺优雅。
要追求极致？可以上numba或者直接撸 C 扩展，把热点逻辑编译了再跑。搞图像、科学计算的朋友会有感觉。
并发也别忽视，CPU 密集的任务用multiprocessing，I/O 密集的可以用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor。别忘了 GIL 的问题，瞎用多线程反而慢。
建议你试下用cProfile下自己的代码，看看哪些函数跑得慢，找准方向再下手优化，事半功倍。
如果你平时用 Python 写点自动化、数据的东西，那这份笔记还蛮值一看的。内容不花哨，但全是实打实的经验，动手试试效果更。
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