摘要：在 Python 的世界里，我们常常追求代码的优雅与简洁，但当面对性能瓶颈时，优化就成了必须面对的挑战。许多开发者可能只停留在基础的优化技巧上，比如使用列表推导式、避免全局变量等。然而，在处理大规模数据、高频计算或资源受限的场景下，这些技巧可能远远不够。本文将
8 个鲜为人知的 Python 高级优化技巧
在 Python 的世界里，我们常常追求代码的优雅与简洁，但当面对性能瓶颈时，优化就成了必须面对的挑战。许多开发者可能只停留在基础的优化技巧上，比如使用列表推导式、避免全局变量等。然而，在处理大规模数据、高频计算或资源受限的场景下，这些技巧可能远远不够。本文将深入探讨 8 个鲜为人知的 Python 高级优化技巧，它们能够从根本上提升你的代码性能，让你的程序运行得更快、占用更少的内存。这些技巧并非空穴来风，而是来自真实的实践案例，旨在为你的技术栈增添更多“硬核”武器。
你或许认为func(x)这样的函数调用非常快，但在一个运行千万次的热循环（hot loop）中，它却可能成为性能杀手。Python 中的函数调用是相当“昂贵”的操作，即使是一个简单的函数，每次调用也会消耗大约 80 到 100 纳秒。这是因为 Python 在每次函数调用时，都需要执行一系列操作，包括构建新的堆栈帧、传递参数以及进行引用计数等。
让我们来看一个例子：
# 优化前def square(x): return x * xfor x in data: result.append(square(x))# 优化后（手动内联）for x in data: result.append(x * x)通过手动将square(x)函数体内的逻辑直接写到循环中，我们消除了每次循环的函数调用开销。在微基准测试中，这种方法可以带来 20%至 30%的速度提升。这个技巧的核心思想是，在性能敏感的循环中，为了极致的效率，我们可以牺牲一点代码的模块化，用手动内联的方式来避免 Python 函数调用机制所带来的性能损耗。
当你需要创建大量自定义类的实例（比如数百万个）时，Python 对象的默认行为可能会导致巨大的内存开销。Python 类实例默认会有一个__dict__字典来存储其属性，这使得你可以动态地添加新属性，但也带来了额外的内存占用。__slots__正是为了解决这个问题而生。
通过在类中定义__slots__，你可以显式地声明你的类实例将拥有的属性。这样一来，Python 将不再为每个实例创建一个__dict__字典，而是直接在实例的内部为一个固定大小的结构体分配内存来存储这些属性。
class Point: __slots__ = ('x', 'y') # 不再有动态属性，也不再有__dict__ def __init__(self, x, y): self.x = x self.y = y使用__slots__的好处是显而易见的：每个对象的内存使用量可以减少 30%到 40%。同时，由于属性的存储位置是固定的，属性访问速度也会提升 10%到 20%。这个技巧在处理大规模对象集合时，能够显著降低程序的内存占用，从而避免频繁的垃圾回收，间接提升整体性能。
有时候，无论你怎么优化 Python 代码，它都无法满足性能要求。但将整个程序用 C 语言重写又是一个艰巨的任务。Cython正是解决这一困境的利器。
Cython是一种编程语言，它结合了 Python 的语法和 C 语言的性能。你可以用Cython为你的函数添加类型注解，然后Cython编译器会将你的代码转换成 C 语言代码，并编译成一个可供 Python 调用的 C 扩展模块。
# my_module.pyxdef fast_sum(int[:] arr): cdef int total = 0 for i in range(arr.shape[0]): total += arr[i] return total通过这种方式，你可以让 Python 中的特定函数（通常是计算密集型的热点代码）以接近 C 语言的速度运行。根据操作的复杂性，这种优化可以带来 10 倍甚至 100 倍的速度提升。一个真实的案例是，在神经网络信号处理管道中，通过使用Cython，每批次的处理时间从 380 毫秒骤降至 28 毫秒。
如果你需要存储大量的同类型数据，比如整数、浮点数或二进制数据，list和dict等内置容器就显得力不从心了。因为它们存储的是 Python 对象，每个对象都带有额外的开销（如引用计数、类型信息等）。
为了解决这个问题，你可以使用struct和array模块。struct模块允许你将 Python 数据打包成 C 语言结构体，或者将 C 语言结构体解包成 Python 数据，这对于处理二进制 I/O 特别有用。
import structpacked = struct.pack('>I', 1024)unpacked = struct.unpack('>I', packed)而array模块则提供了一种高效的方式来存储同类型的基本数据。它可以在不引入 Python 对象开销的情况下，存储一个紧凑的、类似数组的数据结构。
from array import arrayarr = array('I', range(1000000)) # 每个整数只占4字节，没有Python对象的额外开销使用struct和array，你可以将内存使用量降低 80%到 90%。尤其是在进行二进制 I/O 操作时，这种方法可以显著提升解析速度。
5. 重复利用对象而非频繁创建新对象：Python 中的对象池技术在高频创建和销毁对象的场景中（例如模拟、游戏循环、服务器请求处理），Python 的内存分配器可能会成为性能瓶颈。虽然 Python 的垃圾回收机制很高效，但频繁的分配和回收仍然会带来不必要的开销。
为了减轻这种压力，我们可以采用“对象池”技术。其核心思想是预先创建一组对象，当需要新对象时，从池中取出一个已经存在的对象进行重用，而不是创建一个全新的对象。当使用完毕后，将对象重置并放回池中，而不是销毁它。
class Reusable: __slots__ = ('value',) def reset(self, value): self.value = valuepool = [Reusable for _ in range(1000)]# 重用对象obj = pool.popobj.reset(new_value)pool.append(obj)这种技术可以带来显著的性能提升，尤其是在对象密集型的工作负载中，其速度可以快 3 倍。同时，由于减少了对象的创建和销毁，垃圾回收的压力也随之降低。值得注意的是，Python 并不会像我们想象的那样自动重用对象内存，特别是对于非基本类型的对象而言，因此对象池技术就显得尤为重要。
NumPy已经为我们带来了巨大的性能提升，但对于某些特定的数组运算，numexpr库能够提供更加“疯狂”的加速效果。
NumExpr是一个用于快速评估数值表达式的库。它通过将表达式编译成机器码，并利用多核 CPU 和更好的缓存利用率，来执行数组操作。
import numpy as npimport numexpr as nea = np.random.rand(1_000_000)b = np.random.rand(1_000_000)# 优化前：result = a * np.exp(b) + 3.5 * a# 优化后：result = ne.evaluate("a * exp(b) + 3.5 * a")通过使用ne.evaluate，NumExpr能够一次性处理整个表达式，避免创建多个中间数组。这不仅减少了内存分配，还能够实现 5 到 10 倍的速度提升。在一个物理模拟的案例中，使用NumExpr将一个 7 分钟的计算任务缩短到了 48 秒。
7. 放弃namedtuple，拥抱更现代的dataclass(slots=True)namedtuple是 Python 标准库中一个非常方便的工具，它提供了不可变、基于元组的数据结构。然而，在处理大型数据管道时，它相比于更现代的优化方案来说，速度会更慢。
dataclass是 Python 3.7 引入的新特性，它提供了一种更简洁的方式来创建带有特殊方法的类。当与slots=True结合使用时，它能够提供与__slots__相同的内存和性能优势，同时保持代码的易读性和类型安全。
from dataclasses import dataclass@dataclass(slots=True)class Event: timestamp: int value: float相比namedtuple，使用@dataclass(slots=True)可以带来更快的属性访问和更低的内存占用。在一个案例中，将 30 万个事件对象从namedtuple切换到@dataclass(slots=True)，节省了 750MB 的 RAM。
如果你的代码在一个循环中频繁调用一个昂贵的函数或 API，并且这个函数支持批量处理，那么你应该立即采用批量处理的方式来优化。
优化前：
results = [model.predict(x) for x in data]优化后：
results = model.predict_batch(data)通过一次性将所有数据传递给predict_batch函数，我们可以显著减少函数调用的总次数，从而提升性能。这种方法通常可以带来 2 到 3 倍的速度提升，并减少内存分配和中间对象的创建。
在NumPy中，我们也可以采用类似的“循环融合”技巧。例如，与其分多步创建临时数组，不如将操作融合到一个表达式中。
优化前：
temp = np.sqrt(x)temp = np.log(temp)result = temp * 5优化后：
result = 5 * np.log(np.sqrt(x)) # 减少了临时数组的创建通过这种方式，我们减少了不必要的内存分配，降低了中间对象的数量，从而提升了程序的效率。
Python 作为一门通用编程语言，其灵活性和易用性是其最大的优势。但在追求极致性能的场景下，我们需要超越常规思维，运用一些更高级的优化技巧。本文介绍的 8 个技巧，从手动内联函数、利用__slots__、使用Cython，到采用struct、对象池、NumExpr，再到切换dataclass和进行批量处理，每一个都旨在解决特定场景下的性能问题。这些技巧并非银弹，但掌握它们，能够在关键时刻为你的 Python 程序带来质的飞跃。希望这些“硬核”知识能够帮助你写出更快、更高效的 Python 代码，真正成为一名性能优化的专家。记住，优化并非一蹴而就，而是一个不断学习、实践和测试的过程。
来源：高效码农
