提高 Python 性能的 9 个技巧（1）

本文讨论了针对Python性能优化的九个建议，并详细阐述了其中的前三个建议。这些建议不仅适用于Python，有些也适用于其他编程语言，重点在于编写代码时的性能考量。

第一条建议是 选择正确的数据类型。作者强调了在处理集合时选择最合适数据类型的重要性。例如，集合和元组在某些操作中比列表更快，也更节省内存。举例来说，使用集合进行成员测试比列表要快得多。作者建议，为了找到最合适的集合类型，开发者应了解他们正在处理的数据和要执行的操作，并通过实际测试来做出决定。

第二条建议是 熟悉标准函数、方法和库。Python的标准库模块通常比自己编写的代码更高效。作者提倡定期浏览Python文档以了解这些功能，并强调itertools模块的重要性，甚至建议安装more-itertools以扩展功能。

第三条建议是 寻找专注于性能的库。对于大型项目，作者建议寻找已经有人针对性能开发的库。这些库可能包括科学计算、视觉、机器学习、报告和集成等方面。在选择库时，应考虑发布日期、文档、支持和社区活跃度。作者举例了Pandas、Polars和Dask三个库，它们各自在数据分析和并行计算方面有不同的优势。

文章的最后部分是对IT微工场的推广，鼓励读者关注并了解更多相关的技能。