Python性能优化：避免重复计算技巧

Python 性能优化是提升程序效率的关键，尤其在处理大数据和复杂运算时。本文深入探讨了避免重复计算的几种有效策略，助力开发者编写更高效的代码。**通过 `lru_cache` 缓存函数结果，可以将斐波那契递归的性能从指数级优化到线性时间。** 此外，在循环中应避免重复调用 `len()` 或属性访问，推荐提前存储长度或直接迭代元素。对于大数据处理，使用生成器按需计算能显著节省内存和时间。同时，复杂条件中重复的子表达式应提取为局部变量，提高代码可读性和执行效率。掌握这些技巧，开发者可以在不更换语言或框架的前提下，通过简单的代码修改显著提升 Python 程序的性能。

使用 lru_cache 缓存函数结果可显著提升性能，如斐波那契递归从指数级优化到线性时间；循环中应避免重复调用 len() 或属性访问，推荐提前存储长度或直接迭代元素；处理大数据时使用生成器按需计算，节省内存与时间；复杂条件中重复的子表达式应提取为局部变量，提升效率与可读性。

在 Python 中，避免重复计算是提升程序性能的重要手段。尤其在处理大量数据或复杂运算时，合理缓存结果、延迟计算或使用高效结构能显著减少执行时间。

使用 lru_cache 缓存函数结果

对于纯函数（输入相同则输出不变），functools.lru_cache 是最简单有效的优化方式。它会自动缓存函数调用结果，避免重复计算。

递归计算斐波那契数列时，不加缓存会导致指数级重复调用。

from functools import lru_cache
<p>@lru_cache(maxsize=None)
def fib(n):
if n < 2:
return n
return fib(n-1) + fib(n-2)
</p>

加上 @lru_cache 后，每个参数只计算一次，性能从指数级提升到线性。

提前计算并复用中间结果

在循环中避免重复执行相同的表达式或方法调用。

常见问题：在 for 循环中反复调用 len() 或属性访问。

# 不推荐
for i in range(len(data)):
    process(data[i])
<h1>推荐：提前获取长度</h1><p>n = len(data)
for i in range(n):
process(data[i])
</p>

如果 data 是列表，len(data) 虽然很快，但在大循环中仍可节省开销。更优方式是直接迭代元素：

for item in data:
    process(item)

使用生成器避免重复构建数据

当处理大批量数据时，重复创建列表会浪费内存和时间。使用生成器按需计算，避免一次性加载所有结果。

def slow_calc_generator(items):
    for item in items:
        yield expensive_operation(item)
<h1>按需取值，不会重复计算整个列表</h1><p>results = slow_calc_generator(data)
first_result = next(results)
</p>

配合 itertools 使用可进一步提高效率，如 itertools.cache（Python 3.12+）可记忆生成器结果供多次遍历。

利用变量存储重复表达式

复杂条件判断或链式调用中，相同子表达式应提取为局部变量。

# 不推荐
if user.get('profile').get('settings').get('theme') == 'dark':
    if user.get('profile').get('settings').get('notifications'):
        handle(user)
<h1>推荐</h1><p>settings = user.get('profile', {}).get('settings', {})
if settings.get('theme') == 'dark' and settings.get('notifications'):
handle(user)
</p>

这样不仅避免重复查找，也增强代码可读性和安全性。

基本上就这些。关键是在写代码时多留意“这个值会不会被反复算”，能缓存就缓存，能提前算就别拖到循环里。性能优化不总是需要换语言或框架，很多时候改几行就能见效。

终于介绍完啦！小伙伴们，这篇关于《Python性能优化：避免重复计算技巧》的介绍应该让你收获多多了吧！欢迎大家收藏或分享给更多需要学习的朋友吧~golang学习网公众号也会发布文章相关知识，快来关注吧！