企业官网建设流程全解析

怎么在网站上添加qq,网站开发费入账,中国可信网站认证,网站301了不知道在哪做的提升Python代码性能#xff1a;从蜗牛到火箭的秘诀 一、一句话理解 提升代码性能 减少计算机的工作量 选择更快的工具 就像送外卖#xff1a; ❌ 一次只送一单#xff0c;来回跑10次#xff08;慢#xff09; ✅ 一次规划好路线#xff0c…提升Python代码性能从蜗牛到火箭的秘诀一、一句话理解提升代码性能 减少计算机的工作量 选择更快的工具就像送外卖❌ 一次只送一单来回跑10次慢✅ 一次规划好路线送完附近所有订单快二、八大黄金法则初学者必看法则1少做重复的事- 这是最重要的原则# ❌ 重复计算慢 def calculate_total(items): total 0 for item in items: total item.price # 每次都访问item.price if item.price 100: # 这里又访问一次 print(贵重物品) return total # ✅ 一次读取多次使用快 def calculate_total_fast(items): total 0 for item in items: price item.price # 只读取一次存到变量里 total price if price 100: # 用变量不用再访问item.price print(贵重物品) return total比喻❌ 每次要盐都去超市买✅ 一次买一包盐用的时候从厨房拿法则2选择合适的数据结构- 用对工具事半功倍# 场景检查一个元素是否在集合中 # ❌ 用列表慢如蜗牛 items_list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] * 1000 # 1万个元素 import time start time.time() if 9999 in items_list: # 计算机要检查全部1万个元素 print(找到了) end time.time() print(f列表查找耗时: {end-start:.4f}秒) # ✅ 用集合快如闪电 items_set set(items_list) # 转换成集合 start time.time() if 9999 in items_set: # 瞬间就能知道 print(找到了) end time.time() print(f集合查找耗时: {end-start:.6f}秒)测试结果列表查找耗时: 0.0004秒 集合查找耗时: 0.000001秒 快了400倍数据结构选择指南你要做什么最佳选择原因快速查找集合(set) / 字典(dict)瞬间找到不用遍历保持顺序列表(list)记住插入顺序去重集合(set)自动去重计数统计字典(dict) / Counter方便统计次数法则3用推导式代替循环- Python的快捷键# 任务创建0-999的平方列表 # ❌ 传统循环慢 squares_slow [] for i in range(1000): squares_slow.append(i * i) # ✅ 列表推导式快30%以上 squares_fast [i * i for i in range(1000)] # 还能加条件 even_squares [i * i for i in range(1000) if i % 2 0] # 字典推导式 square_dict {i: i * i for i in range(1000)}为什么快推导式在C语言层面优化过少了很多Python函数调用代码更简洁易读法则4批量操作减少小操作- 减少来回跑# ❌ 一个个拼接字符串非常慢 result for i in range(10000): result str(i) # 每次都要创建新字符串 # ✅ 批量拼接快100倍以上 result_fast .join(str(i) for i in range(10000)) # ❌ 多次打开关闭文件 for i in range(100): with open(log.txt, a) as f: f.write(f日志{i}\n) # ✅ 批量写入文件 logs [f日志{i}\n for i in range(100)] with open(log.txt, w) as f: f.writelines(logs) # 一次写完比喻❌ 每买一件东西就结账一次✅ 把要买的东西放购物车一次结账法则5使用内置函数- 站在巨人的肩膀上# ❌ 自己写求和慢 def my_sum(numbers): total 0 for num in numbers: total num return total # ✅ 用内置sum()函数快很多 total sum(numbers) # 其他强大的内置函数 numbers [1, 5, 3, 9, 2] max_value max(numbers) # 找最大值 min_value min(numbers) # 找最小值 sorted_nums sorted(numbers) # 排序 length len(numbers) # 长度为什么内置函数快用C语言实现经过多年优化比你写的任何Python代码都快法则6避免全局变量- 减少问路时间# ❌ 使用全局变量慢 global_counter 0 def increment_slow(): global global_counter # 每次都要去全局找这个变量 global_counter 1 # ✅ 使用局部变量快 def increment_fast(): local_counter 0 # 局部变量就在身边 local_counter 1 return local_counter理解全局变量 放在仓库的工具要用时得去仓库拿局部变量 放在手边的工具直接就能用法则7利用缓存- 记住结果不用重算# 计算斐波那契数列 # ❌ 重复计算超级慢 def fib_slow(n): if n 1: return n return fib_slow(n-1) fib_slow(n-2) # 大量重复计算 # ✅ 使用缓存瞬间完成 from functools import lru_cache lru_cache(maxsizeNone) # 魔法装饰器自动记住结果 def fib_fast(n): if n 1: return n return fib_fast(n-1) fib_fast(n-2) # 测试对比 import time print(无缓存版本:) start time.time() print(ffib(30) {fib_slow(30)}) print(f耗时: {time.time()-start:.2f}秒) print(\n有缓存版本:) start time.time() print(ffib(30) {fib_fast(30)}) print(f耗时: {time.time()-start:.6f}秒)测试结果无缓存版本: 0.45秒 有缓存版本: 0.00001秒 缓存比喻❌ 每次客人问你们店招牌菜是什么你都去厨房看一遍✅ 记住招牌菜是红烧肉直接告诉客人法则8尽早退出- 找到就停不要白忙# 任务在列表中找第一个大于100的数 # ❌ 遍历全部浪费 def find_first_bad(numbers): result None for num in numbers: if num 100: result num # 即使找到了还要继续检查后面的... return result # ✅ 找到就停高效 def find_first_good(numbers): for num in numbers: if num 100: return num # 立即返回不检查后面的 return None # 在复杂判断中也适用 def check_user(user): # 把最可能失败的条件放前面 if not user.active: # 先检查简单的 return False if user.age 18: # 再检查其他的 return False if len(user.password) 8: return False # 最后才检查复杂的比如查数据库 return True三、实战优化一个真实例子优化前慢版本# slow_code.py - 统计一篇文章中每个单词的出现次数 def count_words_slow(text): 统计单词频率慢版本 words text.split() word_count {} # 双重循环效率低 for word in words: found False # 每次都要遍历字典检查是否已存在 for w in word_count: if w word: word_count[w] 1 found True break if not found: word_count[word] 1 return word_count # 测试 text hello world hello python world python python print(count_words_slow(text))优化后快版本# fast_code.py - 同样的功能快得多 def count_words_fast(text): 统计单词频率快版本 words text.split() word_count {} # 使用字典的get方法避免手动检查 for word in words: # 一行代码代替整个循环 word_count[word] word_count.get(word, 0) 1 return word_count # 更快使用collections.Counter from collections import Counter def count_words_fastest(text): 统计单词频率最快版本 words text.split() return dict(Counter(words)) # Counter专为计数设计 # 测试对比 import time text (hello * 10000) (world * 10000) # 放大效果 # 测试慢版本 start time.time() result1 count_words_slow(text) print(f慢版本: {time.time()-start:.4f}秒) # 测试快版本 start time.time() result2 count_words_fast(text) print(f快版本: {time.time()-start:.4f}秒) # 测试最快版本 start time.time() result3 count_words_fastest(text) print(f最快版本: {time.time()-start:.6f}秒)结果对比慢版本: 3.24秒 快版本: 0.012秒 最快版本: 0.005秒 四、性能优化自查清单每次写完代码问自己这些问题 基础检查有没有重复计算→ 存到变量里能用推导式代替循环吗→ 改用推导式选了合适的数据结构吗→ 列表/集合/字典选对了吗能用内置函数吗→ 优先用sum/max/min等⚡ 进阶检查能批量操作吗→ 减少小操作次数能早点退出吗→ 找到结果就return需要缓存吗→ 用lru_cache记住结果全局变量多吗→ 尽量用局部变量 高级技巧了解即可能用生成器吗→ 处理大数据时省内存能用NumPy吗→ 数值计算快100倍能异步吗→ I/O操作时用asyncio能编译吗→ 用Cython或Numba加速五、性能优化误区不要踩坑❌ 误区1过早优化# 坏习惯一开始就追求极限性能 def over_optimized(): # 很难读懂的代码 return sum(i for i in range(1000) if i % 2) # 好习惯先写清晰的代码 def clear_code(): total 0 for i in range(1000): if i % 2 0: total i return total # 等真的需要时再优化原则先让代码工作再让代码变快❌ 误区2优化不重要的部分# 错误优化只运行一次的初始化代码 def load_config(): # 花1小时优化这段代码但程序只运行一次 # 不如去优化要运行100万次的函数原则优化真正的瓶颈不是所有地方❌ 误区3为了性能牺牲可读性# 不好没人看得懂的优化 x (a 2) (b 0xFF) # 位运算快但难懂 # 好清晰表达意图 x a * 4 (b % 256) # 慢一点但人人都懂原则代码是给人看的顺便给机器执行六、简单记忆口诀性能优化有诀窍八大法则要记牢 一避重复计算忙二选结构要恰当。 三用推导代循环四要批量少跑趟。 五用内置函数强六避全局变量访。 七用缓存记结果八要尽早返不慌。 先写清晰正确码再找瓶颈优化它。 测试对比看效果循序渐进进步大。八、最后的重要提醒80/20法则80%的时间花在20%的代码上只优化那20%测量不要猜用timeit测试别凭感觉保持可读性别人能看懂的代码才是好代码逐步优化每次只改一点测试效果记住写代码就像开车新手先学会安全驾驶写正确的代码熟练后再学习赛车技巧性能优化