1. 优化代码和算法 一定要先好好看看你的代码和算法。许多速度问题可以通过实现更好的算法或添加缓存来解决。本文所述都是关于这一主题的,但要遵循的一些一般指导方针是: 测量,不要猜测。 测量代码中哪些部分运行时间最长,先把重点放在那些部分上。 实现缓存。 如果你从磁盘、网络和数据库执行多次重复的查找,这可能是一个很大的优化之处。 重用对象,而不是在每次迭代中创建一个新对象。Python 必须清理你创建的每个对象才能释放内存,这就是所谓的“垃圾回收”。许多未使用对象的垃圾回收会大大降低软件速度。 尽可能减少代码中的迭代次数,特别是减少迭代中的操作次数。 避免(深度)递归。 对于