答案：Python代码优化需先测量再改进，核心是选用高效数据结构与算法，如列表推导式、set/dict替代list、deque优化插入删除，并善用生成器、缓存和内置函数减少重复计算与I/O开销，结合NumPy、multiprocessing、Cython等工具提升性能，同时保持代码简洁可维护。
Python代码优化的核心在于减少资源消耗、提升执行效率，同时保持代码可读性。很多人一提到优化就想到用C扩展或换语言，其实大多数情况下，合理的结构设计和工具使用就能带来显著性能提升。
数据结构的选择直接影响程序性能。错误的结构可能导致时间复杂度成倍增长。
• 使用列表推导式代替循环构建列表，速度更快且更简洁很多性能瓶颈来自重复工作或频繁的外部交互。
• 将不变的计算移出循环，避免重复执行Python生态提供了多种性能增强方案，无需从头造轮子。
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• 数值计算改用NumPy数组，比原生list快一个数量级优化不是以牺牲可读性为代价。清晰的代码更容易进一步调优。
• 避免过度嵌套，函数职责单一利于测试和优化基本上就这些。关键是先测量再优化，别凭感觉改代码。多数时候，选对方法比拼命写快代码更重要。
以上就是Python代码怎么优化_Python代码优化技巧与性能提升方法的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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