Python 进行性能优化方法

1. 使用内置函数

Python 提供了许多高效的内置函数，这些函数通常比自定义函数更快。例如，sum()、max() 和 min() 等。

# 使用内置函数 sum() 计算列表的总和
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
total = sum(numbers)
print(total)  # 输出: 15

2. 列表推导式

列表推导式是一种简洁高效的方式来创建列表。相比于传统的 for 循环，列表推导式通常更快。

# 传统方式
squares = []
for i in range(10):
    squares.append(i ** 2)
print(squares)  # 输出: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

# 列表推导式
squares = [i ** 2 for i in range(10)]
print(squares)  # 输出: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

3. 使用生成器表达式

生成器表达式类似于列表推导式，但它们是惰性计算的，这意味着它们不会一次性生成所有值，而是按需生成。这在处理大量数据时特别有用。

# 生成器表达式
squares_gen = (i ** 2 for i in range(10))
print(list(squares_gen))  #