先用cProfile和snakeviz定位性能瓶颈，再针对性优化：字符串拼接用join、查找用set、小数据不用NumPy、减少全局变量访问；计算密集型用NumPy/多进程/Cython，I/O密集型用asyncio/线程，善用lru_cache缓存。
Python代码跑得慢，别急着重写，先搞清楚瓶颈在哪。性能问题90%出在不该用Python的地方，或者用了低效写法，而不是语言本身慢。
盲目优化等于浪费时间。Python自带cProfile就能快速抓出耗时大户：
python -m cProfile -s cumulative your_script.py，按累计时间排序，一眼看到哪几个函数吃掉最多CPUsnakeviz（pip install snakeviz）可视化：python -m cProfile -o profile.out your_script.py && snakeviz profile.out，生成交互式火焰图，调用链和耗时分布一目了然memory_profiler查谁在疯狂分配对象：@profile装饰函数，再运行python -m memory_profiler your_script.py
很多“Pythonic”写法在数据量大时反而成负担：
''.join(list_of_str)代替s += 'x'，后者每次创建新对象，O(n²)变O(n)if x in set_x:代替if x in list_x:，查找从O(n)降到O(1)sum()、max()）更快真遇到计算密集型任务，别死守纯Python：
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NumPy向量化，比for循环快几十到几百倍；矩阵运算直接上SciPy
asyncio或concurrent.futures并行，但注意GIL限制——CPU密集型选multiprocessing，I/O密集型选threading或asyncio
Cython或numba.jit编译加速，几行装饰器就能让循环飞起来@functools.lru_cache()缓存结果，尤其适合递归或参数有限的函数环境和依赖也可能拖后腿：
python -O或-OO可去掉assert和文档字符串，小幅提速）requests或SQLAlchemy可能有已知性能缺陷，升级常有惊喜不复杂但容易忽略。找准瓶颈，改对地方，Python照样能跑得又稳又快。
以上就是Python代码运行慢怎么办_性能分析入门思路【技巧】的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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