从脚本卡顿说起
你有没有遇到过这种情况：写了个 Python 脚本处理一批日志文件，数据量刚到几百兆就开始卡得不行？明明代码逻辑没问题，但跑起来就是慢。这时候问题可能不在你的算法，而在解释器本身。
解释器是执行高级语言的“翻译官”，它把我们写的代码一行行翻译成机器能懂的指令。但这个过程如果效率不高，再好的逻辑也白搭。那怎么让这个“翻译官”干得更快一点？
选择更快的解释器实现
很多人只知道 CPython，这是 Python 的官方实现，但它不是唯一选择。比如 PyPy 就是个替代品，它自带 JIT（即时编译）功能。简单说，JIT 会把经常运行的代码段直接编译成机器码，下次就不用重复翻译了，速度能快好几倍。
举个例子，你有个循环处理大量数据，CPython 每次都得重新解析字节码，而 PyPy 发现这段代码反复执行，干脆把它“焊死”成高效版本，后续直接调用。对于数值计算或频繁调用的函数，效果特别明显。
减少解释器层面的开销
有些写法看着简洁，实则给解释器添堵。比如在循环里频繁调用 len() 或访问全局变量：
def slow_func(data):
result = []
for i in range(len(data)):
result.append(data[i] * 2)
return result这里每次循环都要查一次 len(data)，其实长度根本没变。优化一下：
def fast_func(data):
n = len(data) # 提前算好
result = []
for i in range(n):
result.append(data[i] * 2)
return result别小看这一句挪动，数据量大时差距就出来了。
善用内置函数和标准库
解释器对内置函数做了深度优化，自己写的 for 循环往往干不过它们。比如要过滤列表，别总想着手写循环：
# 慢
filtered = []
for x in numbers:
if x > 0:
filtered.append(x)
# 快
filtered = list(filter(lambda x: x > 0, numbers))
# 或者更直观的列表推导式
filtered = [x for x in numbers if x > 0]这些结构底层是用 C 实现的，跑起来自然比纯解释执行的 Python 代码快得多。
考虑使用扩展模块
某些瓶颈光靠改写法解决不了，就得借助外部力量。比如 NumPy 处理数组比原生列表快几十倍，因为它底层用了 C 和 Fortran。你在做科学计算时，哪怕只换一个数据结构，性能也能起飞。
还有像 Cython 这种工具，允许你写类似 Python 的代码，然后编译成 C 扩展。关键路径上用它加速，既保留开发效率，又拿到接近 C 的速度。
避免频繁的解释器切换
如果你在 Python 里频繁调用 shell 命令，比如用 os.system() 处理一堆文件，每一次调用都会启动新进程，解释器来回切换，开销很大。不如一次性把任务交给一个外部程序处理，或者用 subprocess 批量执行。
就像你点外卖，总不能每吃一口就打个电话下单下一口，得一次性把饭送齐才高效。
利用缓存机制
有些计算结果是可以复用的。比如递归算斐波那契数列，不做缓存会重复算很多遍。Python 的 functools.lru_cache 能自动帮你记住函数的返回值：
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=None)
def fib(n):
if n < 2:
return n
return fib(n-1) + fib(n-2)加个装饰器，同样的输入直接返回结果，不用再进函数走一遍，对递归类场景提升巨大。
提升解释器性能不一定要动大手术，很多时候改几行代码、换个工具链，就能看到明显变化。关键是理解解释器怎么工作，避开那些让它反复折腾的坑。