提高python效率的5种高级用法

1. 使用生成器表达式

生成器表达式是一种高效的处理大量数据的方法。它可以在内存中逐个生成数据，而不是一次性生成整个列表。这样可以极大地节省内存，并且能够快速处理大型数据集。

# 使用列表推导式生成一个包含1到100的整数列表

numbers = [i for i in range(1, 101)]
# 使用生成器表达式生成一个包含1到100的整数生成器
numbers_generator = (i for i in range(1, 101))

在上面的示例中，numbers是一个包含1到100的整数列表，而numbers_generator是一个生成器对象，可以通过迭代来获取其中的值。

相比于列表推导式，生成器表达式的语法更简洁，并且能够在处理大量数据时显著提升效率。

2. 使用enumerate()函数

enumerate()函数是一个内置函数，它可以同时遍历序列的索引和值。通过使用enumerate()函数，可以在循环中轻松地获取每个元素的索引。

fruits = ['apple', 'banana', 'orange']

for index, fruit in enumerate(fruits):
    print(f"The index of {fruit} is {index}")

上述代码输出结果为：

The index of apple is 0

The index of banana is 1
The index of orange is 2

使用enumerate()函数可以简化代码，避免手动维护索引变量，并且提高代码的可读性。

3. 使用itertools模块

itertools模块是Python中一个强大的模块，其中包含了许多用于高级迭代的函数。这些函数可以帮助我们处理迭代器和可迭代对象，提高代码的效率。

3.1 使用itertools.chain()

import itertools

list1 = [1, 2, 3]
list2 = [4, 5, 6]
result = list(itertools.chain(list1, list2))
print(result)

上述代码输出结果为：

[1, 2, 3, 4, 5, 6]

使用itertools.chain()函数可以将多个可迭代对象合并为一个迭代器，从而避免了创建中间列表的开销。

3.2 使用itertools.islice()

import itertools

numbers = range(10)
result = list(itertools.islice(numbers, 2, 7, 2))
print(result)

上述代码输出结果为：

[2, 4, 6]

使用itertools.islice()函数可以按照指定的起始索引、终止索引和步长来切片一个可迭代对象，从而避免了创建完整的切片对象，节省了内存。

4. 使用multiprocessing模块

multiprocessing模块是Python中用于实现多进程编程的模块。多进程可以有效地利用多核处理器的能力，加速程序的执行过程。

import multiprocessing

def square(x):
    return x ** 2
if __name__ == '__main__':
    numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
    
    with multiprocessing.Pool() as pool:
        result = pool.map(square, numbers)
    
    print(result)

上述代码使用了multiprocessing.Pool()来创建一个进程池，并通过pool.map()方法在多个进程中并行地执行任务，最后将结果返回。

使用multiprocessing模块可以充分利用多核处理器的能力，加速程序的运行。

5. 使用lru_cache装饰器

lru_cache是Python中的一个装饰器，它可以帮助我们缓存函数的返回值，避免相同的输入重复计算。

import functools

@functools.lru_cache()
def fibonacci(n):
    if n < 2:
        return n
    else:
        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
result = fibonacci(100)
print(result)

上述代码使用lru_cache装饰器来缓存fibonacci()函数的返回值，避免重复计算，从而提高效率。

使用lru_cache装饰器可以在需要缓存函数的返回值时，显著提高程序的执行速度。