Python中优化代码性能的最佳实践
Python 应用程序性能的首选策略是什么？无论是利用库、优化算法还是利用高级功能，下面是编写高效 Python 代码的技术见解和最佳实践：使用 functools.cache 或 functools.lru_cache 进行记忆化（这对于将重复调用函数的递归函数和纯函数很有用）。如果程序由于同步而缓慢，请使用异步或线程（取决于应用程序/程序）。使用 itertools 替换嵌套循环（例如，使用 itertools.product 代替两个嵌套循环）。使用 functools.reduce 而不是循环来进行本质上“累积”的转换。使用 IO 库中的 BytesIO，而不是连接字节或使用字节数组
Python应用程序性能的首选策略是使用记忆化、异步或线程、替换嵌套循环、使用reduce、使用BytesIO、使用__slots__、使用多处理、使用生成器表达式、使用PyPy。进行分析的好方法是使用scalene、py-spy、PyCharm内置剖析器。优化循环内发生的事情，使用行分析器找出占用大部分时间的内容，简单矢量化函数可以提升速度。解决API调用问题可以在数据库级别进行计算/聚合，添加缓存减少时间。找到真正的瓶颈，避免N+1问题和过多的数据库调用。多线程/异步和多处理对性能有帮助。对于实时服务，考虑延迟和每秒请求数。
