01
引言
大家好，我是AI算法之道！
Python是我最喜欢的编程语言之一，它向来以其简单性、多功能性和可读性而闻名。
大家好！我想与大家分享一些提升Python性能的技巧，我觉得每个人都应该知道，因为我花了很多精力才学会了它。因此，这些技巧在我的项目中发挥了真正的作用。
闲话少说，我们直接开始吧！
02
使用生成器节省内存
data = [process(item) for item in big_list]def data_generator(big_list):for item in big_list:yield process(item)for item in data_generator(big_list):# Do something with item
我还记得第一次改用生成器时的感觉--就像变魔术一样。突然间，我的脚本不再占用全部内存，一切都运行得更顺畅了。
03
使用内置函数
cubed = [x*x*x for x in my_list]import itertoolscubed = map(lambda x: x*x*x, my_list)
当您处理的数据变得庞大时，大家将会真正感受到结果的差异，这将使大家在编写简洁、高效的代码时倍感舒适。
我以前总是避免使用内置函数，因为我觉得自己编写更酷。现在我意识到，代码少意味着错误少。你懂的！！！
04
避免使用全局变量
需要了解的一个关键点是，局部变量要灵活得多，因为很难跟踪哪个模块在使用全局变量，这也给测试工作带来了一些困难。
例如，例子为：
counter = 0def increment():global countercounter += 1
def increment(counter):return counter + 1counter = 0counter = increment(counter)
05
合理使用列表生成式
列表生成式很简单，但可能会被过度使用。如果创建一个列表只是为了循环一次，可以考虑使用生成器。
比如：
results = [process(x) for x in data]for result in results:# Do something
一种更好的替代方案为：
for result in (process(x) for x in data):# Do something
06
快速查找元素
if item in my_list:# Do something
推荐写法：
my_set = set(my_list)if item in my_set:# Do something
我有一个脚本花了很长时间，将列表转换为集合后，运行时间从几分钟缩短为几秒钟。
07
快速查找元素
result = ''for s in strings:result += s
result = ''.join(strings)08
使用多重赋值
temp = aa = bb = temp
推荐的写法仅需：
a, b = b, a同样，解包可以使代码更简洁、更快速：
data = (1, 2, 3)x, y, z = data
09
总结
这些是我多年来在犯了很多错误之后获得的一些总结。我承认，每个项目都有些不同，你的解决方案确实要能解决你的问题，每当你面临某种瓶颈时，都要注意这些编码细节。希望这些小技巧可以帮助到大家，提升大家的工作效率！
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