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在 Python 编程中，for 循环是开发者常用的工具之一，但它的执行速度经常让人感到不满。幸运的是，有许多方法可以显著提高 for 循环的效率。
本文将介绍几种简单而高效的优化技巧，帮助你加速Python for 循环，速度提升从1.3倍到惊人的900倍！让我们通过实际示例来看看如何做到这一点。
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1. 使用列表推导式：速度翻倍
使用传统的 for 循环进行列表操作虽然直观，但效率不高。通过使用 列表推导式，你可以让代码更简洁，并且速度提升接近 2倍。
传统方式：
def test_01_v0(numbers):output = []for n in numbers:output.append(n ** 2.5)return output
使用列表推导式：
def test_01_v1(numbers):output = [n ** 2.5 for n in numbers]return output
结果显示，使用列表推导式的代码执行速度提高了 2倍。
2. 在循环外计算长度：加速 1.6 倍
如果你在循环中多次计算列表的长度，那就浪费了宝贵的时间。将长度计算移到循环外，可以节省不必要的计算开销。
传统方式：
def test_02_v0(numbers):output_list = []for i in range(len(numbers)):output_list.append(i * 2)return output_list
改进方式：
def test_02_v1(numbers):length = len(numbers)output_list = []for i in range(length):output_list.append(i * 2)return output_list
这个改进可以带来 1.6倍 的加速。
3. 使用Set进行比较：速度提升498倍
当你需要在嵌套 for 循环中进行查找时，使用集合（set）可以显著提高速度。因为 set 的查找速度比 list 快得多。
传统方式：
def test_03_v0(list_1, list_2):common_items = []for item in list_1:if item in list_2:common_items.append(item)return common_items
使用Set优化：
def test_03_v1(list_1, list_2):s_1 = set(list_1)s_2 = set(list_2)return list(s_1.intersection(s_2))
通过这种优化，速度提升了 498倍！
4. 跳过不相关的迭代：效率翻倍
有时，跳过不必要的迭代可以显著提高性能。在下例中，我们只需要找到第一个满足条件的元素，而不是全部遍历列表。
传统方式：
def function_do_something(numbers):for n in numbers:square = n * nif square % 2 == 0:return squarereturn None
改进方式：
def function_do_something_v1(numbers):even_numbers = [n for n in numbers if n % 2 == 0]for n in even_numbers:return n * nreturn None
通过这种方法，性能提升了 1.94倍。
5. 使用生成器：速度提升22倍
生成器通过 延迟求值，减少了内存的使用，并且对于处理大型数据集非常有效。使用生成器可以显著提高效率。
传统方式：
def test_08_v0(n):f_list = [0, 1]for i in range(2, n + 1):f_list.append(f_list[i - 1] + f_list[i - 2])return f_list[n]
使用生成器：
def test_08_v1(n):a, b = 0, 1for _ in range(n):yield aa, b = b, a + b
生成器将速度提升了 22倍。
6. 使用map()函数：速度提升970倍
map() 是 Python 内置的高效函数，可以用于对可迭代对象中的每个元素进行操作，避免显式 for 循环。
传统方式：
def test_09_v0(numbers):output = []for i in numbers:output.append(i ** 2)return output
使用 map()：
def test_09_v1(numbers):return list(map(lambda x: x ** 2, numbers))
使用 map() 函数可以将代码的运行速度提升 970倍！
7. 使用Memoization：提升57倍
对于递归操作，使用 Memoization（记忆化）可以避免重复计算，从而显著提高性能。
传统方式：
def fibonacci(n):if n == 0:return 0elif n == 1:return 1return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)
使用 lru_cache() 优化：
from functools import lru_cache@lru_cache()def fibonacci_v2(n):if n == 0:return 0elif n == 1:return 1return fibonacci_v2(n - 1) + fibonacci_v2(n - 2)
使用 lru_cache() 后，递归函数的性能提高了 57倍。
总结一下，本文介绍了通过优化 Python for 循环来提升性能的多种方法，从列表推导式到使用生成器、map() 函数以及 Memoization。这些优化不仅能大幅提升代码的运行速度，还能让代码更简洁易读。尤其在大数据处理、复杂计算场景中，这些技巧可以节省大量的运行时间。
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