如何检测、理解和消除Python中的瓶颈，实现1500倍的速度提升
我的哲学是在使用复杂方法之前尝试简单解决方案。通过在本文中探索简单的方法，您可能会找到所需的性能增益，避免了实现和调试多进程、线程或其他语言编写的软件包所需的复杂性和无数小时。
在本文中，我们将深入探讨使用最小的、易于实现的技术来加速任何Python代码的工具和4种方法。我们将分析代码，检测瓶颈并以结构化方式修复它们。我们将通过减少Python需要执行的工作量来实现这一点。
如果您需要尽快穿越一定距离，您可以选择开得更快或缩短您的路径。同样地，您可以减少Python执行的许多操作的数量，而不仅仅是使其执行得更快。
最终，您将对代码性能有更深入的理解，在开发过程中获取有价值的代码分析技能，避免瓶颈，并成为一名更好的开发者。让我们开始编码吧！
目录
我们将按照以下三个部分来分析问题：
在第一部分中，我们定义了性能的含义，并讨论了性能分析器，我们将在接下来的部分中用来衡量我们的代码。
第二部分围绕使用工具来发现瓶颈。我们测量我们的代码并发现性能瓶颈。我们使用一个实际的例子来理解为什么我们的函数性能不佳。
在第三部分中，我们讨论消除瓶颈的方法。在前面的部分中，我们已经学会了如何检测问题代码并进行分析，以便知道减速的原因。在本部分中，我们将讨论提高性能的策略：
- 选择正确的数据结构
- 消除运行缓慢的代码（如嵌套循环）