117笔记问答Python运行库的性能优化是一个复杂而细致的过程，涉及到多个方面的考虑。以下是一些有效的优化策略，它们可以帮助你提升Python代码的性能：
使用内置函数和库
Python的内置函数和库通常是用C语言编写的，因此它们的执行速度比纯Python代码快得多。例如，使用sum()函数来计算列表的总和，通常比手动实现循环更快。
减少全局变量的使用
全局变量的访问速度通常比局部变量慢，因为Python需要遍历作用域链。尽量将频繁使用的变量定义为局部变量。
利用生成器
生成器是一种特殊的迭代器，它允许你在需要时生成值，而不是一次性加载所有数据到内存中。这对于处理大量数据时特别有用。
选择合适的数据结构
不同的数据操作对应最适合的数据结构。例如，查找操作用集合（set）比列表快得多。
多线程与多进程
对于CPU密集型任务，多进程可以充分利用多核处理器的优势，而I/O密集型任务则适合多线程。Python的multiprocessing模块是处理多进程的好帮手，threading模块用于多线程。
异步编程
异步编程是提高I/O密集型应用性能的关键。Python的asyncio库是现代异步编程的基石。
避免不必要的类型转换
类型转换会消耗资源，尽可能保持数据类型一致。例如，避免在每次循环中都将列表转换为集合来进行成员检查。
使用Cython或C扩展
对于性能瓶颈部分，可以考虑用Cython重写，或者编写C扩展模块。Cython能让Python代码接近C的速度。
代码剖析与性能测试
在优化代码之前，先定位瓶颈尤为重要。使用性能分析工具，如cProfile模块，可以帮助你找到性能热点。
并发优化
对于I/O密集型任务，可以使用Python的asyncio库来实现异步编程，从而提高性能。对于CPU密集型任务，多进程可以充分利用多核处理器的优势。
使用高效的第三方库
例如，对于数值计算，使用NumPy、Pandas等库可显著提升性能。
最终实战案例
假设你有一个大JSON文件，需要提取其中的某些字段。原始代码：
import json
with open('large_file.json') as file:
data = https://www.yisu.com/ask/json.load(file)>
优化后的代码：
import json
def process_line(line):
# 处理每一行...
pass
with open('large_file.json') as file:
for line in file:
process_line(line.strip())
在这个例子中，我们使用生成器函数process_line逐行处理文件内容，避免了将整个文件加载到内存中。
通过上述策略，你可以显著提升Python代码的性能。然而，性能优化是一个持续的过程，需要不断地实践和探索。