🚀 实时性优化
让算法跑得更快
📚 30章 · 从瓶颈到极致
01
性能瓶颈分析：cProfile & line_profiler 定位热点，CPU/I/O 等待
02
数据结构选择：列表 vs 元组，字典与集合哈希表原理
03
算法复杂度进阶：大O表示法到实际测量，常数因子陷阱
04
循环优化技巧：减少函数调用，局部变量，列表推导式 vs map/filter
05
并发编程入门：GIL锁原理，多线程/多进程，concurrent.futures
06
异步编程实战：async/await，事件循环，aiohttp 与 asyncio
07
内存管理与优化：对象模型，引用计数，__slots__ 减少开销
08
缓存策略应用：lru_cache，Redis实战，本地/分布式缓存
09
JIT编译器入门：Numba，@jit 加速数值计算，与NumPy协同
10
C扩展编写：ctypes调用C库，Cython编译，性能案例分析
11
NumPy向量化：数组运算替代循环，广播机制，ufunc优势
12
Pandas性能调优：DataFrame迭代优化，apply/向量化，分块处理
13
数据库查询优化：索引原理，执行计划，连接池，ORM vs SQL
14
网络请求优化：连接复用，Keep-Alive，HTTP/2，aiohttp高并发
15
文件I/O加速：mmap内存映射，缓冲区设置，二进制 vs 文本
16
GPU加速入门：CUDA编程模型，CuPy数组运算，无缝切换
17
分布式计算框架：Dask惰性求值/并行，Pandas工作流扩展
18
性能监控与告警：Prometheus + Grafana，合理阈值设置
19
代码剖析工具：Py-Spy采样，memory_profiler，objgraph
20
字符串处理优化：f-string vs format，拼接陷阱，正则预编译
21
函数调用开销：内联权衡，lru_cache减少重复计算
22
生成器与迭代器：惰性求值，yield from，内存对比
23
上下文管理器：with性能影响，自定义管理器，资源释放
24
装饰器性能：functools.wraps，带参数装饰器，调用影响
25
多进程通信：Queue vs Pipe，共享内存，Manager序列化
26
线程安全与锁：GIL下安全，Lock/RLock，避免死锁
27
原子操作与CAS：Python原子操作，ctypes实现CAS，无锁编程
28
性能测试框架：pytest-benchmark基准测试，报告生成
29
持续性能集成：CI/CD集成性能测试，回归阈值，自动化监控
30
综合实战案例：慢速API→高性能服务，10倍优化记录