Python脚本优化技巧可归纳为以下五个核心方面，结合性能分析、内置优化、代码结构改进及资源管理实现高效运行：

一、性能分析与定位瓶颈

• 使用剖析器 ：通过cProfile等工具精准定位耗时函数，例如两个函数占比80%的案例可快速优化。

• 结合timeit模块 ：对小段代码进行计时评估优化效果。

二、内置函数与数据结构优化

• 替换低效操作 ：用内置函数（如sum、join）替代手动循环，性能提升显著（如求和从0.8秒降至0.4秒）。

• 选择合适数据结构 ：使用列表推导式（比传统循环快1.5倍）或生成器表达式（内存占用降低90%）。

三、代码结构与执行效率

• 减少嵌套与全局变量 ：嵌套深度和全局变量查找会降低效率，需尽量简化逻辑并使用局部变量。

• 模块化与缓存 ：通过函数/类消除重复代码，使用缓存存储重复计算结果（如functools.lru_cache）。

四、内存与资源管理

• 生成器节省内存 ：处理大数据时使用生成器表达式，避免一次性生成所有数据。

• 释放未使用资源 ：通过del或上下文管理器及时释放对象，减少垃圾回收开销。

五、其他实用技巧

• 多线程/多进程 ：计算密集型任务可结合multiprocessing加速。

• 第三方库优化 ：使用NumPy、Pandas等高性能库替代纯Python实现。

总结 ：优化需从分析开始，优先使用内置函数和高效数据结构，结合生成器管理内存，同时注意代码简洁性和资源释放。