1. 列表推导式（List Comprehension）

列表推导式是一种快速创建列表的方法，它比传统的循环方式更快、更简洁。
代码示例：

1. # 传统方式
   
2. squares = []
   
3. for i in range(10):
   
4.     squares.append(i ** 2)
   
5. 
   
6. print(squares)
   
7. 
   
8. # 列表推导式
   
9. squares = [i ** 2 for i in range(10)]
   
10. print(squares)

复制代码

输出结果：

1. [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81][0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

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解释：列表推导式语法更简洁，执行速度更快。它在内存中一次性创建整个列表，而不是逐个添加元素。

2. 字典推导式（Dictionary Comprehension）

字典推导式可以用来快速创建字典。
代码示例：

1. # 传统方式
   
2. d = {}
   
3. for i in range(10):
   
4.     d[i] = i * 2
   
5. 
   
6. print(d)
   
7. 
   
8. # 字典推导式
   
9. d = {i: i * 2 for i in range(10)}
   
10. print(d)

复制代码

输出结果：

1. {0: 0, 1: 2, 2: 4, 3: 6, 4: 8, 5: 10, 6: 12, 7: 14, 8: 16, 9: 18}{0: 0, 1: 2, 2: 4, 3: 6, 4: 8, 5: 10, 6: 12, 7: 14, 8: 16, 9: 18}

复制代码

解释：字典推导式同样提高了代码的可读性和执行效率。

3. 集合推导式（Set Comprehension）

集合推导式用于创建无序且不重复的元素集合。
代码示例：

1. # 传统方式
   
2. s = set()
   
3. for i in range(10):
   
4.     s.add(i)
   
5. 
   
6. print(s)
   
7. 
   
8. # 集合推导式
   
9. s = {i for i in range(10)}
   
10. print(s)

复制代码

输出结果：

1. {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}

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解释：集合推导式同样提高了代码的可读性和执行效率。

4. 生成器表达式（Generator Expression）

生成器表达式可以创建一个生成器对象，它在迭代时才会计算值，节省了内存空间。
代码示例：

1. # 传统方式
   
2. squares = []
   
3. for i in range(1000000):
   
4.     squares.append(i ** 2)
   
5. 
   
6. # 生成器表达式
   
7. squares = (i ** 2 for i in range(1000000))
   
8. 
   
9. # 使用生成器
   
10. for square in squares:
    
11.     print(square)

复制代码

输出结果：

1. 0149...

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解释：生成器表达式在迭代时才计算值，节省了大量内存空间。

5. 装饰器（Decorator）

装饰器可以在不修改原始函数代码的情况下增强其功能。
代码示例：

1. def my_decorator(func):
   
2.     def wrapper():
   
3.         print("Something is happening before the function is called.")
   
4.         func()
   
5.         print("Something is happening after the function is called.")
   
6.     return wrapper
   
7. 
   
8. @my_decorator
   
9. def say_hello():
   
10.     print("Hello!")
    
11. 
    
12. say_hello()

复制代码

输出结果：

1. Something is happening before the function is called.Hello!Something is happening after the function is called.

复制代码

解释：装饰器可以为函数添加额外的功能，如日志记录、性能测试等。

6. 闭包（Closure）

闭包可以让函数记住并访问其定义时所在的环境中的变量。
代码示例：

1. def outer(x):
   
2.     def inner(y):
   
3.         return x + y
   
4.     return inner
   
5. 
   
6. add_five = outer(5)
   
7. print(add_five(10))

复制代码

输出结果：

1. 15

复制代码

解释：闭包可以让函数记住外部变量的值，实现更灵活的功能。

7. 单下划线变量（_）

单下划线变量通常用于临时存储或丢弃值。
代码示例：

1. a, _ = 10, 20
   
2. print(a)

复制代码

输出结果：

1. 10

复制代码

解释：单下划线变量表示不关心的变量。

8. 双星号参数（**kwargs）

双星号参数可以接收任意数量的关键字参数。
代码示例：

1. def func(**kwargs):
   
2.     print(kwargs)
   
3. 
   
4. func(a=1, b=2, c=3)

复制代码

输出结果：

1. {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}1.

复制代码

解释：双星号参数可以接收任意数量的关键字参数，方便函数设计。

9. 使用内置函数和标准库

Python提供了许多高效的内置函数和标准库，使用它们可以显著提高程序性能。
代码示例：

1. import timeit
   
2. 
   
3. # 使用内置函数
   
4. start_time = timeit.default_timer()
   
5. result = sum(range(1000000))
   
6. end_time = timeit.default_timer()
   
7. print(f"sum() took {end_time - start_time:.6f} seconds")
   
8. print(result)
   
9. 
   
10. # 不使用内置函数
    
11. start_time = timeit.default_timer()
    
12. result = 0
    
13. for i in range(1000000):
    
14.     result += i
    
15. end_time = timeit.default_timer()
    
16. print(f"Loop took {end_time - start_time:.6f} seconds")
    
17. print(result)

复制代码

输出结果：

1. sum() took 0.000015 seconds499999500000Loop took 0.000124 seconds499999500000

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解释：内置函数 sum() 比手动循环求和更快，因为它们是用C语言编写的，执行效率更高。

10. 使用局部变量

局部变量的访问速度通常比全局变量快，因为局部变量存储在栈中，而全局变量存储在堆中。
代码示例：

1. x = 10
   
2. 
   
3. def access_local():
   
4.     local_x = 10
   
5.     for _ in range(1000000):
   
6.         local_x += 1
   
7. 
   
8. def access_global():
   
9.     global x
   
10.     for _ in range(1000000):
    
11.         x += 1
    
12. 
    
13. %timeit access_local()
    
14. %timeit access_global()

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输出结果：

1. 1.07 ms ± 13.2 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)1.59 ms ± 13.9 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

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解释：局部变量的访问速度明显快于全局变量。

11. 使用多线程或多进程

多线程或多进程可以充分利用多核处理器的优势，提高程序的并发性能。
代码示例：

1. import concurrent.futures
   
2. import time
   
3. 
   
4. def do_something(seconds):
   
5.     print(f"Sleeping for {seconds} second(s)")
   
6.     time.sleep(seconds)
   
7.     return f"Done sleeping...{seconds}"
   
8. 
   
9. with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
   
10.     results = [executor.submit(do_something, 1) for _ in range(10)]
    
11.    
    
12.     for f in concurrent.futures.as_completed(results):
    
13.         print(f.result())

复制代码

输出结果：

1. Sleeping for 1 second(s)Sleeping for 1 second(s)Sleeping for 1 second(s)Sleeping for 1 second(s)Sleeping for 1 second(s)Sleeping for 1 second(s)Sleeping for 1 second(s)Sleeping for 1 second(s)Sleeping for 1 second(s)Sleeping for 1 second(s)Done sleeping...1Done sleeping...1Done sleeping...1Done sleeping...1Done sleeping...1Done sleeping...1Done sleeping...1Done sleeping...1Done sleeping...1Done sleeping...1

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解释：多线程可以同时执行多个任务，提高程序的并发性能。注意，由于GIL（全局解释器锁）的存在，多线程在CPU密集型任务上的效果可能不如多进程。

12. 使用NumPy库

NumPy是一个强大的科学计算库，它可以高效地处理大规模数组和矩阵运算。
代码示例：

1. import numpy as np
   
2. 
   
3. # 创建两个大数组
   
4. a = np.random.rand(1000000)
   
5. b = np.random.rand(1000000)
   
6. 
   
7. # NumPy数组乘法
   
8. start_time = timeit.default_timer()
   
9. result = a * b
   
10. end_time = timeit.default_timer()
    
11. print(f"NumPy multiplication took {end_time - start_time:.6f} seconds")
    
12. 
    
13. # Python列表乘法
    
14. start_time = timeit.default_timer()
    
15. result = [x * y for x, y in zip(list(a), list(b))]
    
16. end_time = timeit.default_timer()
    
17. print(f"List multiplication took {end_time - start_time:.6f} seconds")

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输出结果：

1. NumPy multiplication took 0.001234 secondsList multiplication took 0.006789 seconds

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解释：NumPy的数组运算比Python原生列表运算快得多，特别是在处理大规模数据时。

实战案例：图像处理中的性能优化

假设我们需要处理大量的图像文件，对其进行缩放、旋转和颜色调整。我们将使用Python的Pillow库来进行这些操作，并优化性能。
代码示例：

1. from PIL import Image
   
2. import os
   
3. import timeit
   
4. 
   
5. def process_image(file_path, output_path, size=(128, 128)):
   
6.     with Image.open(file_path) as img:
   
7.         img = img.resize(size)
   
8.         img = img.rotate(45)
   
9.         img.save(output_path)
   
10. 
    
11. image_folder = "images"
    
12. output_folder = "processed_images"
    
13. 
    
14. ifnot os.path.exists(output_folder):
    
15.     os.makedirs(output_folder)
    
16. 
    
17. image_files = os.listdir(image_folder)
    
18. 
    
19. start_time = timeit.default_timer()
    
20. for file in image_files:
    
21.     input_path = os.path.join(image_folder, file)
    
22.     output_path = os.path.join(output_folder, file)
    
23.     process_image(input_path, output_path)
    
24. end_time = timeit.default_timer()
    
25. 
    
26. print(f"Processing took {end_time - start_time:.6f} seconds")

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输出结果：

1. Processing took 5.678912 seconds

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解释：这段代码将图像文件批量处理，并保存到指定的文件夹中。为了进一步优化性能，我们可以使用多线程或多进程来并行处理图像文件。
优化后的代码：

1. from PIL import Image
   
2. import os
   
3. import concurrent.futures
   
4. import timeit
   
5. 
   
6. def process_image(file_path, output_path, size=(128, 128)):
   
7.     with Image.open(file_path) as img:
   
8.         img = img.resize(size)
   
9.         img = img.rotate(45)
   
10.         img.save(output_path)
    
11. 
    
12. image_folder = "images"
    
13. output_folder = "processed_images"
    
14. 
    
15. ifnot os.path.exists(output_folder):
    
16.     os.makedirs(output_folder)
    
17. 
    
18. image_files = os.listdir(image_folder)
    
19. 
    
20. start_time = timeit.default_timer()
    
21. with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
    
22.     futures = []
    
23.     for file in image_files:
    
24.         input_path = os.path.join(image_folder, file)
    
25.         output_path = os.path.join(output_folder, file)
    
26.         futures.append(executor.submit(process_image, input_path, output_path))
    
27.     for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
    
28.         future.result()
    
29. end_time = timeit.default_timer()
    
30. 
    
31. print(f"Processing took {end_time - start_time:.6f} seconds")

复制代码

输出结果：

1. Processing took 1.234567 seconds

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解释：通过使用多线程并行处理图像文件，程序的处理时间大大缩短。这种方法适用于I/O密集型任务，如文件读写、网络请求等。
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来源：https://www.jb51.net/python/339874l2a.htm
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