10个Python函数优化你的代码效率

1. 使用字典替代多层嵌套的if-else语句：将多个判断条件和对应的执行代码以键值对的形式保存在字典中，可以减少代码的嵌套层级，提高可读性和执行效率。

2. 使用列表推导式代替循环：列表推导式是一种简洁而高效的方式来生成列表，可以在一行代码中完成循环、筛选和变换操作，相比于显式的循环代码，更加简洁高效。

3. 使用生成器节省内存空间：生成器是一种特殊的迭代器，它不会一次性生成所有数据，而是按需产生，可以有效地节省内存空间。通过使用生成器可以避免一次性生成大量数据的情况，提高代码的效率。

4. 使用局部变量替代全局变量：全局变量的读取速度较慢，而局部变量的读取速度较快。在函数内部，尽量使用局部变量来保存临时结果，可以减少对全局变量的访问次数，提高代码的执行效率。

5. 使用适当的数据结构存储和查询数据：选择适当的数据结构可以提高代码的执行效率。例如，使用哈希表来存储和查询数据时，可以在常数时间内完成，而使用列表则需要线性时间。

6. 使用函数装饰器优化函数调用：函数装饰器是一种特殊的函数，它可以用来修改其他函数的行为。通过使用函数装饰器，可以在不修改原函数代码的情况下，添加额外的功能，提高函数的执行效率。

7. 使用并行计算加速代码运行：对于一些密集运算的任务，可以使用并行计算来加速代码的执行。Python提供了多进程和多线程的模块，可以利用多核处理器的能力来提高代码的执行效率。

8. 使用递归优化问题求解：递归是一种高效的问题求解方法，可以将复杂问题分解为简单问题的组合。通过使用递归，可以减少代码的重复性，提高代码的执行效率。

9. 使用缓存优化重复计算：对于一些重复计算的任务，可以使用缓存来保存中间结果，避免重复计算，提高代码的执行效率。Python提供了functools模块的lru_cache装饰器，可以方便地实现缓存功能。

10. 使用算法优化代码逻辑：对于一些复杂的算法问题，可以通过选择合适的算法来优化代码的执行效率。例如，对于排序任务，可以选择快速排序算法而不是冒泡排序算法，可以大幅提高代码的执行效率。