很多人抱怨说自己写的 Python 代码跑的慢，尤其是当处理的数据集比较大的时候，其实稍微改动几行代码就可以让你的代码性能提高好几倍，不信一起来看下面这个 5 个小技巧。
我们大部分的时候代码里面都有 for 循环，然后里面嵌套一段逻辑处理，下面有两种方法来完成:
二者的性能差距有多大呢，一般我们用内置的 timeit 模块来量化比较:
把传统的 for 改成推导列表，高下立判，性能提高了很多，提升了200%
我们再来看一个常见的场景，搜索性能的时候用 set 是列表 10 倍，不信看下面这个例子
原因搜索成员的时候，Python 的 set 比 list 快很多。差距就在 if i in mylist 和 if i in myset。列表的复杂度是 O(n),而集和的复杂度是 O(1)，搜索起来肯定是 set 快！
很多时候，我们是在 for 循环内部进行条件判断，循环一个变量，然后用 if/else 进行判断。对于这样的情况，可以优化一下，把 if/else 提到 for 循环外边，也可以提高性能。
很多时候在一个 for 循环内部，对i进行计算，然后添加到一个 list 里面，如果能巧妙地利用 try/except，可以摆脱对 if/else 检查的开销，从而提高性能。
collection 库提供了很多模块，这些模块非常有用，有一些模块是跟容器有关，大部分的实战项目我们都会用到。比如 deque 双向队列和 defaultdict 缺省字典。
1). 双向队列 deque
deque 是双向队列，如果你的业务逻辑里面需要大量的从队列的头或者尾部删除，添加，用 deque 的性能会大幅提高！如果只是小队列，并且对元素需要随机访问操作,那么 list 会快一些。
2). 缺省字典 defaultdict
对于字典的使用，我们要学会用 defaultdict 来代替，一来是因为有缺省值非常安全，如果访问不存在的 key，不会报错；二来是 Pyhon 性能会大幅提高。
仅仅换了字典数据结构，性能就大幅的提高了 3 倍。
Python 里面的技巧还是很多的，尤其是性能优化这块，Py3 已经比 Py2 性能上高了许多，如果我们在平时写代码的时候，能多一份思考，代码不仅能 work 还能提升性能，相信你经常这样思考，慢慢的就会成为高手啦！当然很多新手经常不得法，可以看看这个捷径。
崔庆才
静觅博客博主，《Python3网络爬虫开发实战》作者
隐形字
个人公众号：进击的Coder
