掌握一些技巧，可尽量提高Python程序性能，也可以避免不必要的资源浪费。

1、使用局部变量

尽量使用局部变量代替全局变量：便于维护，提高性能并节省内存。

使用局部变量替换模块名字空间中的变量，例如 ls = os.linesep。一方面可以提高程序性能，局部变量查找速度更快；另一方面可用简短标识符替代冗长的模块变量，提高可读性。

2、减少函数调用次数

对象类型判断时，采用isinstance()最优，采用对象类型身份（id()）次之，采用对象值（type()）比较最次。

1. #判断变量num是否为整数类型

2. type(num) == type(0) #调用三次函数

3. type(num) is type(0) #身份比较

4. isinstance(num,(int)) #调用一次函数

不要在重复操作的内容作为参数放到循环条件中，避免重复运算。

1. #每次循环都需要重新执行len(a)

2. while i < len(a):

3.    statement

5. #len(a)仅执行一次

6. m = len(a)

7. while i < m:

8.    statement

如需使用模块X中的某个函数或对象Y，应直接使用from X import Y，而不是import X; X.Y。这样在使用Y时，可以减少一次查询（解释器不必首先查找到X模块，然后在X模块的字典中查找Y）。

3、采用映射替代条件查找

映射（比如dict等）的搜索速度远快于条件语句（如if等）。Python中也没有select-case语句。

1. #if查找

2. if a == 1:

3.    b = 10

4. elif a == 2:

5.    b = 20

6. ...

8. #dict查找，性能更优

9. d = {1:10,2:20,...}

10. b = d[a]

4、直接迭代序列元素

对序列（str、list、tuple等），直接迭代序列元素，比迭代元素的索引速度要更快。

1. a = [1,2,3]

3. #迭代元素

4. for item in a:

5.    print(item)

7. #迭代索引

8. for i in range(len(a)):

9.   print(a[i])

5、采用生成器表达式替代列表解析

列表解析（list comprehension），会产生整个列表，对大量数据的迭代会产生负面效应。

而生成器表达式则不会，其不会真正创建列表，而是返回一个生成器，在需要时产生一个值（延迟计算），对内存更加友好。

1. #计算文件f的非空字符个数

2. #生成器表达式

3. l = sum([len(word) for line in f for word in line.split()])

5. #列表解析

6. l = sum(len(word) for line in f for word in line.split())

6、先编译后调用

使用eval()、exec()函数执行代码时，最好调用代码对象（提前通过compile()函数编译成字节码），而不是直接调用str，可以避免多次执行重复编译过程，提高程序性能。

正则表达式模式匹配也类似，也最好先将正则表达式模式编译成regex对象（通过re.complie()函数），然后再执行比较和匹配。

7、模块编程习惯

模块中的最高级别Python语句（没有缩进的代码）会在模块导入（import）时执行（不论其是否真的必要执行）。因此，应尽量将模块所有的功能代码放到函数中，包括主程序相关的功能代码也可放到main()函数中，主程序本身调用main()函数。

可以在模块的main()函数中书写测试代码。在主程序中，检测name的值，如果为'main'（表示模块是被直接执行），则调用main(）函数，进行测试；如果为模块名字（表示模块是被调用），则不进行测试。

之前的「高级群」快要满100人了，现在准备好好做星球。以后高级群就作为星球的福利群。

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目前正在做的是一个「大航海计划」：由船长发起，分为多个阶段，或招募或淘汰若干名船员，每周都会在星球做一次项目汇报。启动资金由船员众筹10元，与我无关。目标是让球友能够在星球里找到志同道合的小伙伴一起驶向新世界。

也欢迎球友提问，每天我都会回答大家的问题，方向不限。

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