Real Python · Mostafa Ibrahim
Python Performance Optimization: A Practical Guide
Python Performance Optimization: A Practical Guide是Real Python的免费实践教程(en)。前置条件:需要会写 Python 函数与常见数据结构(list、dict、set),并理解基本的时间复杂度概念。
掌握「先测量、再优化」的 Python 性能调优流程,能确认瓶颈并选择合适修复手段。
- 难度
- 见前置条件
- 类型
- 博客与教程 · 实践教程
- 语言
- en
- 规模
- 1 个课节
- 内容费用
- 免费
- 动手
- 需要动手环境
使用限制
仅需本地 Python 环境;节选未写明示例代码下载是否需要账号。
- 练习与作业
- 开课提示词尚未实际运行验证
- 内容提示
- 原站推广:正文是完整教程,同时页面含「Unlock All Content and Become a Python Expert」等站点会员订阅推广入口。
选择学习环境
按你的电脑系统准备;提示词在你自己的电脑上使用。
本机动手
先读正文理解优化顺序,再在本地复现示例代码,最后回到自己的代码上做一次测量与修复。
本地安装 Python 3 即可运行示例;示例代码通过教程中的下载链接获取,该页面内容原站未说明。
准备工具和账号
标“选用”的可以跳过。
- Python 3 运行教程中的 timeit 与优化示例
让 AI Agent 一次搭好课程
复制开课提示词发给你常用的 AI Agent。它会下载允许保存的官方材料、建立课节目录并自检;需要账号、权限或费用时会先问你。
开课提示词 · 只需用一次此提示词尚未实测验证请帮我把「Python Performance Optimization: A Practical Guide」的学习环境一次准备好,让我之后只需要按顺序学习和做练习。 开始前先问我:课程放在哪个目录(等我给出完整路径),确认我的操作系统和已有工具。确认前不要创建文件或安装软件。 课程入口:https://realpython.com/python-performance-optimization-guide/ 我的系统:Linux。如果实际不符,先调整方案。 本次路线:Linux:本机动手。只准备这条路线需要的工具;只读路线不安装运行环境、不配置模型密钥。 练习:在本机复现教程中的 timeit 示例,并按教程给出的思路对比 list 改 set、手写循环改 Counter 等修复前后的计时结果。 课节(官方顺序): 1. Python Performance Optimization: A Practical Guide:https://realpython.com/python-performance-optimization-guide/ 1. 环境 - Python 3(本地) - 标准库 timeit、functools、collections - 安装前先列出要装的软件和命令,等我同意;已装好的直接复用。 2. 材料 - 官方课程页面:只记录链接 https://realpython.com/python-performance-optimization-guide/ 3. 目录(最外层放在我确认的位置) python-performance-optimization-guide/ ├── README.md # 课程入口、课节清单、每次怎么开始 ├── progress.md # 每课:读讲义 / 做练习 / 记笔记 ├── questions.md # 待解决的问题 ├── check-env.sh # 环境自检,按 README 操作 ├── data/ # 练习用到的样例数据 └── lessons/ # 每课一个文件夹:notes.md + exercises/ └── 01-01-python-performance-optimization-a-practical/ - 每课文件夹里建 notes.md(顶部写本课官方链接)和 exercises/;课节文件夹名称与上面一致。 - 已有课程目录先检查并复用;不覆盖笔记、作业或 progress.md,不重置已有进度。尚未发布的课节保留入口并注明未发布,不能代写讲义或虚构练习。 4. 自检 - 创建 check-env.sh,逐项检查并记录“通过/未通过”: - 在课程根目录运行;每项检查独立执行,进入子目录不能影响下一项。使用当前系统的终端运行。 - python --version → 输出 Python 3.x 版本号 - 运行教程「Measure First With timeit」小节的示例脚本 → 打印订单总额与 500,000 次运行的总耗时及每次调用微秒数 - 打开教程页面确认「Table of Contents」中的 Measure First With timeit 等小节可正常展开阅读 → 正文与示例代码可见 - 标注为人工检查、浏览器操作或 notebook 单元的项目,按相应方式操作,不直接粘贴进 shell;脚本只包含当前系统可执行的命令。 - 仅在当前路线需要、对应材料已获准保存、工具已安装时运行该项;需要登录、付费或尚未开放的材料记为“需要我操作/未验证”,不能伪报通过。不执行会调用付费 API、提交作业或修改云服务的检查。 - 运行一次,把结果给我看;未通过的项目说明原因和修复办法。 5. 学习计划 - README.md:课程入口、课节清单(带链接)、每次学习怎么开始(使用“每课提示词”)。 - progress.md:每课三项勾选——读讲义、做练习、记笔记。 6. 最后分三部分汇报:已完成、需要我自己操作的、尚未验证的。 边界: - 需要管理员权限、会产生费用或需要填写密钥的操作,先告诉我原因,等我同意。密钥由我在本机配置,不发到聊天,不写进笔记或版本库;原项目需要 .env 时确认已被 Git 忽略。 - 不替我写练习或作业答案,也不替我提交。我卡住时只给提示;我明确要求时才给解答。 - 只下载许可允许个人保存的材料;其余只放链接。不把未运行的命令说成成功。 如果你不能直接操作我的文件系统,请在确认目录后给出适用于我的系统、可直接执行的命令和需要保存的文件内容。搭好后的课程目录
python-performance-optimization-guide/ ├── README.md # 课程入口、课节清单、每次怎么开始 ├── progress.md # 每课:读讲义 / 做练习 / 记笔记 ├── questions.md # 待解决的问题 ├── check-env.sh # 环境自检,按 README 操作 ├── data/ # 练习用到的样例数据 └── lessons/ # 每课一个文件夹:notes.md + exercises/ └── 01-01-python-performance-optimization-a-practical/
常见问题
免费吗?
免费:节选直接给出教程正文与示例代码,未出现付费墙或登录拦截;导航中的 Unlock All Content 属站点会员入口,不计入本资源费用。实践无额外费用:示例仅使用 Python 标准库在本机运行,网页未提及需要付费服务。
需要什么基础?
需要会写 Python 函数与常见数据结构(list、dict、set),并理解基本的时间复杂度概念。软件、账号与硬件:本地安装 Python 3 即可运行示例;示例代码通过教程中的下载链接获取,该页面内容原站未说明。
有中文吗?
本站记录的语言是en;是否有中文字幕或译本本站未核实,请以原站为准。
怎么开始?
从原始资源入口开始:https://realpython.com/python-performance-optimization-guide/。本页“学前准备”列出环境与工具,“学习指南”给出开课提示词,可以在自己的电脑上按步骤开始。开课提示词尚未完整验证。练习与作业需要自备:开课提示词尚未实际运行验证。
来源与使用须知
- 原始资源
- Real Python
- 收录时间
- 本站首次收录 2026-10-22
- 指南参考
- 课程主页
版权与转载
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