117笔记问答在Python中，有多种方法可以优化代码以降低资源消耗。以下是一些建议：
- 使用生成器：生成器可以帮助你减少内存消耗，因为它们一次只生成一个值，而不是一次性生成整个序列。这在读取大文件或处理大量数据时非常有用。
def read_large_file(file_path):
with open(file_path, 'r') as file:
for line in file:
yield line.strip()
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使用局部变量：局部变量的访问速度比全局变量快，因为它们存储在栈内存中，而全局变量存储在堆内存中。尽量在函数内部使用局部变量。
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避免使用全局变量：全局变量会增加内存消耗，因为它们在整个程序范围内都是可访问的。尽量使用局部变量和函数参数传递数据。
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使用内置数据结构：Python的内置数据结构（如列表、元组、字典和集合）已经过优化，比自定义数据结构更节省内存。
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使用轻量级库：使用轻量级的第三方库可以减少程序的资源消耗。例如，使用
requests库代替urllib库进行HTTP请求。 -
使用缓存：缓存可以减少对计算密集型或I/O密集型操作的重复执行，从而降低资源消耗。可以使用Python的
functools.lru_cache装饰器实现缓存。
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=None)
def fibonacci(n):
if n <= 1:
return n
return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)
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使用多线程或多进程：对于I/O密集型任务，可以使用多线程或多进程来提高程序的执行效率。Python的
threading和multiprocessing库可以帮助你实现这一点。 -
使用异步编程：异步编程可以提高程序的并发性能，从而降低资源消耗。Python的
asyncio库提供了异步编程的支持。 -
优化循环：避免在循环中使用耗时的操作，如文件I/O、网络请求等。可以将这些操作移到循环外部，或者使用生成器表达式来减少循环次数。
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使用性能分析工具：使用Python的性能分析工具（如
cProfile）来找出程序中的瓶颈，并针对性地进行优化。
通过遵循这些建议，你可以有效地优化Python代码，降低资源消耗。