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全网程序员都在问：为什么新来的用Python比我快10倍？答案在这...

发表于 2025年05月03日阅读 31 评论 0

大家好，我是何三，80后老猿，独立开发者

你可能也遇到过类似情况。同样的需求，别人用Python写出来就是比你快，代码还比你简洁。这不是魔法，而是他们掌握了一些被大多数教程忽略的Python性能技巧。

让我们从一个实际例子开始。假设我们需要处理一个包含百万级数据的列表，计算每个元素的平方并筛选出偶数。很多程序员会这样写：

data = list(range(1, 1000001))

result = []
for num in data:
    squared = num ** 2
    if squared % 2 == 0:
        result.append(squared)

这段代码看起来没问题，但性能如何呢？在我的电脑上运行耗时约210毫秒。现在看看优化后的版本：

data = range(1, 1000001)  # 注意这里去掉了list()

result = [num ** 2 for num in data if (num ** 2) % 2 == 0]

这个版本不仅更简洁，运行时间也降到了约150毫秒。而且我们还能进一步优化：

result = (num ** 2 for num in data if (num ** 2) % 2 == 0)

使用生成器表达式后，内存占用大幅降低，处理速度更快。

为什么你的Python比别人的慢？

Python性能差异主要来自以下几个方面：

数据结构选择不当：列表用得多，元组和集合用得少
循环方式低效：总用for循环，不善用推导式和内置函数
重复计算：像上面例子中重复计算num**2
忽略Python内置工具：比如很少用functools、itertools等标准库

让我们再看一个文本处理的例子。假设我们需要统计一个大文本文件中每个单词出现的频率。常见写法是：

word_count = {}
with open('large_file.txt') as f:
    for line in f:
        for word in line.split():
            if word not in word_count:
                word_count[word] = 0
            word_count[word] += 1

而高效写法是：

from collections import defaultdict

word_count = defaultdict(int)
with open('large_file.txt') as f:
    for line in f:
        for word in line.split():
            word_count[word] += 1

更进一步，我们可以使用Counter：

from collections import Counter

with open('large_file.txt') as f:
    word_count = Counter(word for line in f for word in line.split())

现代Python程序员的新武器

随着Python生态发展，一些新工具让我们的代码可以更快。比如使用concurrent.futures进行并行计算：

import concurrent.futures
import math

def is_prime(n):
    if n < 2:
        return False
    for i in range(2, int(math.sqrt(n)) + 1):
        if n % i == 0:
            return False
    return True

numbers = range(10**6, 10**6 + 1000)

# 传统方式
primes = [n for n in numbers if is_prime(n)]

# 并行方式
with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
    primes = list(executor.map(is_prime, numbers))