掌握一些技巧，可尽量提高Python程序性能，也可以避免不必要的资源浪费。今天就为大家带来七个可以提升python程序性能的好习惯，赶快来学习吧：、
**1、使用局部变量**
尽量使用局部变量代替全局变量：便于维护，提高性能并节省内存。
使用局部变量替换模块名字空间中的变量，例如 ls = os.linesep。一方面可以提高程序性能，局部变量查找速度更快;另一方面可用简短标识符替代冗长的模块变量，提高可读性。
**2、减少函数调用次数**
对象类型判断时，采用isinstance()最优，采用对象类型身份(id())次之，采用对象值(type())比较最次。
```
#判断变量num是否为整数类型
type(num) == type(0) #调用三次函数
type(num) is type(0) #身份比较
isinstance(num,(int)) #调用一次函数
```
不要在重复操作的内容作为参数放到循环条件中，避免重复运算。
```
#每次循环都需要重新执行len(a)
while i < len(a):
statement
#len(a)仅执行一次
m = len(a)
while i < m: statement
```
如需使用模块X中的某个函数或对象Y，应直接使用from X import Y，而不是import X; X.Y。这样在使用Y时，可以减少一次查询(解释器不必首先查找到X模块，然后在X模块的字典中查找Y)。
**3、采用映射替代条件查找**
映射(比如dict等)的搜索速度远快于条件语句(如if等)。Python中也没有select-case语句。
```
#if查找
if a == 1:
b = 10
elif a == 2:
b = 20
...
#dict查找，性能更优
d = {1:10,2:20,...}
b = d[a]
```
**4、直接迭代序列元素**
对序列(str、list、tuple等)，直接迭代序列元素，比迭代元素的索引速度要更快。
```
a = [1,2,3]
#迭代元素
for item in a:
print(item)
#迭代索引
for i in range(len(a)):
print(a[i])
```
**5、采用生成器表达式替代列表解析**
列表解析(list comprehension)，会产生整个列表，对大量数据的迭代会产生负面效应。
而生成器表达式则不会，其不会真正创建列表，而是返回一个生成器，在需要时产生一个值(延迟计算)，对内存更加友好。
```
#计算文件f的非空字符个数
#生成器表达式
l = sum([len(word) for line in f for word in line.split()])
#列表解析
l = sum(len(word) for line in f for word in line.split())
```
**6、先编译后调用**
使用eval()、exec()函数执行代码时，最好调用代码对象(提前通过compile()函数编译成字节码)，而不是直接调用str，可以避免多次执行重复编译过程，提高程序性能。
正则表达式模式匹配也类似，也最好先将正则表达式模式编译成regex对象(通过re.complie()函数)，然后再执行比较和匹配。
**7、模块编程习惯**
模块中的最高级别Python语句(没有缩进的代码)会在模块导入(import)时执行(不论其是否真的必要执行)。因此，应尽量将模块所有的功能代码放到函数中，包括主程序相关的功能代码也可放到main()函数中，主程序本身调用main()函数。
可以在模块的main()函数中书写测试代码。在主程序中，检测name的值，如果为'main'(表示模块是被直接执行)，则调用main()函数，进行测试;如果为模块名字(表示模块是被调用)，则不进行测试。
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