以下是在Ubuntu中优化Python性能的方法：
- 使用最新Python版本：新版本通常包含性能优化。
- 代码优化
- 用内置函数（如
sum()）、列表推导式替代循环。 - 避免全局变量，使用局部变量和生成器。
- 用
cProfile、py-spy等工具定位性能瓶颈。
- 利用编译型扩展
- 用Cython将关键代码编译为C扩展。
- 对计算密集型任务使用Numba的JIT编译。
- 并行与并发
- I/O密集型任务用
asyncio或threading。 - CPU密集型任务用
multiprocessing减少GIL影响。
- 系统级优化
- 使用虚拟环境隔离依赖，避免全局包冲突。
- 确保系统有足够内存和SSD存储，关闭非必要服务。
- 替代方案
- 用PyPy替代CPython，通过JIT提升执行速度。
- 对数值计算用NumPy、Pandas等优化库。
