Python函数优化技巧及性能测试实践

Python是一种高级编程语言，它可以用于许多不同的应用程序。然而，由于Python解释器的解释运行方式，在处理计算量较大的问题时会变得比较缓慢，从而影响程序性能。因此，对于优化Python代码，是非常重要的。

下面我们将介绍一些Python函数优化技巧及性能测试实践。

1.避免全局变量

全局变量在Python中的执行效率比较低，因为在每次调用时都需要从内存中读取。因此，尽量避免使用全局变量，而是将对象封装在类或函数中。

2.使用局部变量

使用局部变量将会比使用全局变量更加高效。因为局部变量的访问速度比全局变量更快。这是因为局部变量是在栈帧中分配的，而全局变量则是在堆中分配的。

3.使用乘方而不是平方

使用乘方的代码比使用平方的代码更高效。因为在Python中，乘法操作比平方操作更容易优化。

4.使用生成器而不是列表

使用生成器而不是列表可以帮助减少Python程序的内存占用。生成器一次只产生一个值，而不是创建一个完整的列表对象。生成器的实现方式背后是迭代器协议，所以它不会一次性占用所有内存，比列表更加高效。

5.使用列表解析而不是for循环

使用列表解析可以让你快速编写高效的代码，因为它可以将循环和条件判断语句结合起来简洁地写成一行。这会比使用for循环的方式来完成相同的任务更加高效。

6.使用map和filter

使用Python内置函数map和filter可以得到更加高效的代码，因为它们能够避免显式的循环。这些函数都是使用迭代器协议来工作的，所以它们不会一次性占用所有内存。

7.使用列表而不是元组

使用列表而不是元组可以得到更加高效的代码，因为列表的实现方式能够让你更容易地进行修改。当你需要在多个地方修改代码时，使用列表会更加方便。

性能测试实践

Python提供了一个称为timeit模块的标准库，它可以让您比较两个Python代码块的运行时间。timeit函??数可以多次运行代码块，测量时间的平均值并返回结果。下面是一个简单的示例：

import timeit

def func1():

    return [x**2 for x in range(10)]

def func2():

    result = []

    for x in range(10):

        result.append(x**2)

    return result

print(timeit.timeit(func1, number=100000))

print(timeit.timeit(func2, number=100000))

这个例子中，我们比较了列表解析和for循环来生成一个平方列表的速度。timeit返回的是从代码开始到代码结束所用时间的秒数。在这种情况下，我们可以看到使用列表解析的方法比使用for循环的方法更快。