怎样优化CentOS Python性能

CentOS 上 Python 性能优化实操指南

保持系统与软件包为最新，安装编译与运行依赖，减少因旧版本库导致的性能与兼容问题。
示例：sudo yum update -y、sudo yum install -y python3 python3-devel gcc make。
使用合适的存储与文件系统：优先 SSD，挂载时使用 noatime 减少元数据写；对高 IOPS 场景结合应用层批量写入与缓存策略。
合理设置 Swap：降低 vm.swappiness（如设为 10）以减少换页，仅在内存紧张时再启用交换。
示例：sudo sysctl -w vm.swappiness=10。
网络栈优化：针对高并发短连接或长连接场景，按需调整如 tcp_syncookies 等参数，先评估再变更，避免副作用。
资源与进程管理：用 top、vmstat、iostat、netstat 做基线监控；对关键任务设置 nice/renice 与 CPU 亲和性，避免资源争用。
精简自启动服务，释放内存与文件句柄，降低系统噪声。

解释器选择：CPU 密集或长生命周期服务可优先尝试 PyPy（需验证第三方库兼容性）；I/O 密集或生态依赖强的服务优先 Python 3.x 最新稳定版。
示例：sudo yum install -y pypy。
多版本管理：使用 pyenv 安装与切换多个 Python 3.8/3.9/3.10/3.11 版本，避免系统自带版本限制；配合 pyenv-virtualenv 做项目级隔离。
示例流程：curl https://pyenv.run | bash → 配置 shell → pyenv install 3.11.9 → pyenv global 3.11.9。
虚拟环境：为每个项目创建隔离环境，减少依赖冲突与环境污染。
示例：python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate。
依赖管理：结合 poetry/pip-tools 锁定版本、可复现构建与更快的依赖解析。

先做性能剖析：用 cProfile 定位热点函数，用 line_profiler 逐行定位，用 memory_profiler 观察内存曲线，避免“盲优化”。
示例：python -m cProfile -s cumtime app.py；在需分析函数上加 @profile 并用 kernprof 运行。
算法与数据结构：优先选择 哈希表/字典 做查找；减少重复计算与中间对象；能用 内置函数与标准库 就不用纯 Python 循环。
写法优化：优先 列表推导式/生成器表达式 与 局部变量；减少不必要的抽象与频繁函数调用；I/O 场景用 缓冲与批量。
并发模型选型：
- CPU 密集 → multiprocessing 或进程池；
- I/O 密集 → threading 或 asyncio（配合异步库如 aiohttp/aiomysql）；
- 注意 GIL 限制，避免用多线程加速 CPU 密集任务。
加速方案：对数值热点用 Numba JIT；对性能关键路径用 Cython 或编写 C 扩展；对整体兼容与速度有要求时评估 PyPy。

控制对象规模与生命周期：及时 删除不再使用的引用，必要时手动 gc.collect()；对大对象使用 生成器/迭代器 流式处理，避免一次性载入。
高效数据结构：大量数值用 array.array；选择 collections.defaultdict/ordereddict 等更合适的数据结构；为数据类定义 slots 降低实例内存。
监控与诊断：用 memory_profiler 定位行级内存增长，用 pympler/objgraph 分析对象引用与泄漏；必要时调整 gc 阈值 或阶段性触发回收。
第三方库选择：优先内存友好的实现（如以 内存映射/mmap、分块读取、迭代器为核心的库）。