10个Python函数优化技巧

Python作为一种高级语言，以简单、易学、强大、高效、可扩展和可移植著称，但是在处理数据集大的场景下，Python 语言的效率不如C语言。因此，为了提高Python程序的效率，在处理较大数据集或者频繁调用函数的情况下，我们需要一些优化技巧。以下是10个Python函数优化技巧：

1. 使用局部变量

函数中根据需要声明变量，可以使用局部变量提高Python程序的运行速度。如果使用全局变量，解释器需要在函数执行时查找变量的值。

2. 避免使用循环

循环在Python中执行的速度比较慢，因此应该尽量避免使用循环。使用列表推导式、生成器表达式或者map、filter函数可以将循环的实现与Python本身的底层C代码结合起来，大大提高程序运行速度。

3. 使用列表切片

在Python中，列表切片比循环快得多。如果要获取列表中的连续一部分，可以使用列表切片。

4. 使用bif(map/filter/lambda)

Python函数库提供了许多内置函数（bif），如map和filter。在一些场景下，使用map和filter可以比循环更快地完成相同的操作。同时，对于简单的函数，可以使用Lambda表达式来定义并传递给这些内置函数。

5. 缩小搜索空间

当我们需要在大型数据集中搜索特定项时，我们可以考虑缩小搜索空间。例如，在已经排好序的列表中，我们可以使用二分查找来快速定位特定项，而不是遍历整个列表。

6. 尽量减少函数调用

尽量避免函数调用，因为函数调用本身就需要一些开销。如果您的代码频繁调用函数，则其会影响运行速度。所以，应该尽量将重复的代码在一个函数中整合，并在需要的地方重复使用。

7. 使用生成器

生成器是Python中一个非常有用的概念，可以以一种更有效的方式生成序列。使用生成器不需要将所有结果存储在内存中，这可以节省很多内存。

8. 使用join代替字符串连接

在Python中使用 join（）函数可以大大提高字符串连接的性能。在使用字符串连接时，应避免 ＋ 操作，因为这将创建一个新的字符串副本，并且会因频繁分配内存而导致性能问题。

9. 使用字典

在Python中，字典可以在常数时间内执行查找和插入操作。如果您经常需要查找或插入值，则应使用字典，而不是使用列表或元组。

10. 使用 @decorator 来优化代码

使用 @decorator 是Python中另一个非常好的优化技巧。它可以用来测量函数执行时间，记录函数调用次数等。这可以帮助您优化您的代码并找到性能瓶颈。

综上，Python的效率在处理大数据集合或者重复运算时会受到一定的影响，但我们可以通过上述优化技巧，帮助优化我们的代码。同时，也需要据情况选择何时使用何种技巧。