看了这六个 Python 代码性能对比，我才知道之前写的有多低效

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看了这六个 Python 代码性能对比，我才知道之前写的有多低效。

我写 Python 断断续续快三年了。一直觉得自己写的代码挺顺眼，能跑，能出结果。直到前几天一个项目需要处理几十万条数据，程序卡在那里转圈圈，我去查别人的优化方案，才发现自己写的代码简直是在拖后腿。

先说说字符串拼接。我平时拼接个东西，习惯用 “+”号，比如 name + “_” + age。看起来简单明了。后来测试了一下，如果是拼接几千个字符串，“+”号的方法慢得离谱。换成 join 方法，时间直接降到了原来的十分之一。原来每次用“+”号，Python 都会创建一个新字符串对象，内存反复分配，速度自然就慢了。

再讲列表推导式。我写循环喜欢用 for 循环，一行一行写，很踏实。比如生成一个平方数的列表，我会写 squares = [] 然后 for 循环 append。一次偶然的机会，发现同事用 列表推导式 写同样的逻辑，代码短了三行，速度还快了将近一倍。列表推导式在底层是用 C 语言实现的，比起 Python 层面的循环，效率高出一大截。

说到循环本身，我踩了个大坑。有个需求是检查一个元素在不在列表里，我写了个 for 循环，一个个去比较。数据量小的时候没问题，数据上了万，那个慢啊。后来改成 用 set 或者字典 来查找，速度直接提升了几个数量级。列表查找是 O(n)，set 查找是 O(1)，这点差距在大量数据面前会被无限放大。

函数调用也有讲究。我之前喜欢把功能都写在一个大函数里，图省事。后来拆成小函数，发现性能反而变好了。原因是 局部变量比全局变量快。小函数里变量作用域清晰，Python 查找起来更快。大函数里变量多，作用域复杂，查找路径长。

连接数据库的操作也让我吃过亏。以前我写循环，每处理一条数据就去查一次数据库。比如从 A 表读 1000 条记录，然后每条记录都要去 B 表查个关联信息。我把这个查询写在循环里，等于跟数据库交互了 1000 次。网络开销和数据库连接开销加起来，慢得让人崩溃。改成一次批量查询，把 1000 条记录需要的关联信息一次性查回来，再在内存里做关联匹配，速度提升了十倍不止。

最后说说文件读写。以前我读写文件，喜欢一行一行或者一个字节一个字节地处理。比如读一个大日志文件，用 for line in f 循环，每行都做处理。后来发现可以用 缓冲区，一次读一大块数据进来处理。或者用 with 语句配合 readlines 的大块读取，减少磁盘 IO 次数。磁盘 IO 是程序里最慢的操作之一，能少一次就快一次。

看完这些对比，我回头翻自己以前写的代码，羞愧得不行。好几处地方都在用最慢的方式做事。代码能跑不代表写得好，性能差的时候，浪费的是用户的时间和自己的精力。从那以后，我写代码会多想想，这个操作用什么数据结构更快，这个循环能不能用内置函数代替，这个数据库查询能不能合并。改掉这些低效的写法，程序的响应速度眼看着就上来了。

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