说到Python脚本性能优化，这真是个既让人头疼又充满成就感的话题。记得我刚开始用Python处理大量数据时，那个运行速度简直让人抓狂——明明逻辑很简单，但就是慢得像个老牛拉破车。后来经过无数次踩坑和优化，才发现原来有这么多门道可以提升性能！
那些让Python脚本飞起来的技巧
首先得说说数据结构的选择，这可是性能优化的第一道门槛。有一次我用列表(list)存储了上百万条数据做查询，结果查询速度慢到怀疑人生。后来换成集合(set)，查询时间从几秒直接降到毫秒级！Python内置的collections模块里还有deque、defaultdict这些好东西，用对了场景性能提升能有好几倍。
说到性能优化，就不得不提算法复杂度。上周帮同事review代码时发现，他写了个O(n²)的嵌套循环来处理数据。换成字典查询后，原本需要跑1小时的脚本，10分钟就搞定了。这种优化带来的快感，简直比喝冰可乐还爽！
性能优化的实战经验
内存管理也是个大学问。Python的垃圾回收机制虽然省心，但如果处理不当反而会成为性能瓶颈。我在处理大文件时就遇到过内存爆炸的情况——本来想一口气读取整个文件，结果内存直接飙到90%以上。后来改用生成器(generator)逐行处理，内存占用直接降到原来的1/10。
还有一个很多人忽视的点是I/O操作优化。之前写日志系统时，我傻乎乎地每条日志都直接写入文件，结果I/O等待时间比实际处理时间还长。后来改用缓存批量写入，性能直接提升了5倍！现在想想，这种优化思路其实在很多场景都适用。
进阶优化技巧
说到极致优化，就不得不提到C扩展和并行计算。用Cython把关键代码编译成C扩展后，某些函数的执行速度能快10倍以上。而multiprocessing模块则让我的数据处理脚本充分利用了多核CPU，把原本需要跑整晚的任务压缩到了1小时内完成。
最后提醒一下，优化也要讲究性价比。有时候花几天时间把执行时间从10秒优化到9秒，远不如把这些时间用来优化其他更耗时的部分来得实在。记住：优化不是为了炫技，而是为了解决实际问题。
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