1. 数据结构性能优化

• 高效筛选方案：

python# 列表推导式筛选positive_nums = [x for x in data if x > 0]# 字典键值过滤filtered_dict = {k:v for k,v in original.items() if v >= 80}# 集合运算优化union_set = set1 | set2 | set3

• 频度统计技巧：

pythonfrom collections import Counterword_counts = Counter(text.split())top3 = word_counts.most_common(3)

2. 迭代器进阶应用

• 内存优化生成器：

pythondef read_large_file(file):    while True:        chunk = file.read(4096)        if not chunk:            break        yield chunk

• 反向迭代实现：

pythonclass ReverseIter:    def __init__(self, data):        self.data = data        self.index = len(data)        def __iter__(self):        return self        def __next__(self):        if self.index == 0:            raise StopIteration        self.index -= 1        return self.data[self.index]

▍文件处理体系

1. 高效I/O操作

• 内存映射技术：

pythonimport mmapwith open('data.bin', 'r+b') as f:    mm = mmap.mmap(f.fileno(), 0)    mm[1024:2048] = b'X' * 1024    mm.close()

• 缓冲策略对比：

  缓冲模式	适用场景	性能影响
  全缓冲	大文件读写	低
  行缓冲	日志文件	中
  无缓冲	实时数据流	高

2. 结构化数据处理

• CSV高效解析：

pythonimport csvwith open('data.csv') as f:    reader = csv.DictReader(f)    for row in reader:        process(row)

• Excel读写优化：

pythonfrom openpyxl import Workbookwb = Workbook()ws = wb.activews.append(['Name', 'Score'])wb.save('scores.xlsx')

▍面向对象深度技巧

1. 内存优化方案

• __slots__应用：

pythonclass User:    __slots__ = ['name', 'age']    def __init__(self, name, age):        self.name = name        self.age = age

• 描述符类型校验：

pythonclass Typed:    def __init__(self, type):        self.type = type        def __set__(self, instance, value):        if not isinstance(value, self.type):            raise TypeError()        instance.__dict__[self.name] = valueclass Person:    name = Typed(str)    age = Typed(int)

▍并发编程体系

1. 线程池优化方案

pythonfrom concurrent.futures import ThreadPoolExecutorwith ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:    futures = {executor.submit(task, arg): arg for arg in args}    for future in as_completed(futures):        result = future.result()

2. 进程间通信

pythonfrom multiprocessing import Process, Queuedef worker(q):    q.put([42, None, 'hello'])if __name__ == '__main__':    q = Queue()    p = Process(target=worker, args=(q,))    p.start()    print(q.get())    p.join()

▍装饰器进阶应用

1. 参数化装饰器

pythondef repeat(times):    def decorator(func):        def wrapper(*args, **kwargs):            for _ in range(times):                result = func(*args, **kwargs)            return result        return wrapper    return decorator@repeat(3)def greet(name):    print(f"Hello {name}")

2. 类装饰器实现

pythonclass Profiler:    def __init__(self, func):        self.func = func        self.count = 0        def __call__(self, *args, **kwargs):        self.count += 1        start = time.time()        result = self.func(*args, **kwargs)        print(f'Executed {self.count} times in {time.time()-start}s')        return result@Profilerdef heavy_calculation():    time.sleep(1)