别被“快”骗了！你以为的高效，其实是性能陷阱 😅今天就来扒一扒那些看似聪明、实则坑爹的Python“伪高效”写法。

1. 列表推导式不是万能的

列表推导式很酷，但滥用会翻车。比如嵌套三层还加条件判断：

result = [x * y for x in range(100) for y in range(100) if x % 2 == 0and y > 50]

看起来一行搞定，其实内存爆炸 💥当数据量大时，它会一次性生成全部结果，不如用生成器：

result = (x * y for x in range(100) for y in range(100) if x % 2 == 0and y > 50)

省内存、延迟计算，才是真·高效。

2. 字符串拼接还在用 +？

很多人图省事这么干：

s = ""for word in words:    s += word

在 CPython 里，字符串是不可变对象。每次 += 都会新建对象，O(n²) 时间复杂度！😱

**正确姿势是用 str.join()**：

s = "".join(words)

实测：拼接 10 万个单词，join 快 50 倍以上（本地测试数据，Python 3.11）。

3. 用 list.append() 构建大列表？小心扩容开销

你以为 append 是 O(1)？平均是，但最坏情况会触发内存重分配。

items = []for i in range(1_000_000):    items.append(i)

如果提前知道大小，直接预分配更稳：

items = [None] * 1_000_000for i in range(1_000_000):    items[i] = i

实测提速约 15%（尤其在 PyPy 或低内存环境下更明显）。当然，可读性更重要——别为了这点性能牺牲代码清晰度。

4. 过度依赖 try...except 控制流程

有人喜欢这样“优雅”地处理字典缺失：

try:    value = my_dict[key]except KeyError:    value = default

但如果 KeyError 频繁发生，性能暴跌。因为异常在 Python 中非常昂贵——比 if 慢 10 倍以上！

改用 dict.get() 更安全高效：

value = my_dict.get(key, default)

除非异常真的“异常”（概率 <1%），否则别拿 try 当 if 用。

5. 以为 map 和 filter 一定比循环快？

老派程序员爱炫技：

evens = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, range(100000)))

但在 Python 3 里，map/filter 返回迭代器，转 list 反而多一步。而且 lambda 函数调用有额外开销。

现代 Python 中，清晰的 for 循环 + 条件，往往更快更易读：

evens = [x for x in range(100000) if x % 2 == 0]

CPython 的字节码优化对列表推导更友好。别迷信“函数式=高性能”，实测说话！

真正的高效，是“少做无用功”

快 ≠ 写得快，而是程序跑得聪明。很多“技巧”只是把复杂度藏起来了，表面简洁，内里臃肿。

我见过太多人为了省一行代码，让服务器多烧 20% CPU 🙃

建议：

• 大数据用生成器，别一股脑塞进内存；
• 字符串拼接永远优先 join；
• 异常别当流程控制用；
• 性能敏感处，用 timeit 实测，别猜！

最后说句掏心窝的

Python 的哲学是“可读性优于一切”。别为了那点微乎其微的性能，写出连自己三天后都看不懂的“高效代码”。

真正的高手，写的是“恰到好处”的代码 ——不炫技，不偷懒，稳、准、狠 ✨

下次写代码前，先问一句：我这是在优化，还是在自嗨？