Python深入浅出：从入门到工程实践22

第 22 章 性能优化与部署

本章学习目标

• 使用 cProfile 和 line_profiler 定位性能瓶颈
• 使用 memray 分析内存问题
• 掌握 asyncio / threading / multiprocessing 的选择策略
• 理解 Python 3.14 free-threading 的机遇与代价
• 使用 Cython 和 PyO3 编写高性能扩展
• 使用 Docker 容器化 Python 应用
• 配置 CI/CD 流水线（GitHub Actions）

22.1 性能分析：先测量，再优化

原则：永远不要凭直觉优化——先 profile，找到瓶颈再动手。优化 95% 时间的 5% 代码。

类比：性能优化就像看病——cProfile 是体检（哪个器官有问题），line_profiler 是显微镜（哪个细胞异常），memray 是代谢检查（内存"营养"怎么消耗的）。不做检查就开药，是庸医。

22.1.1 cProfile：函数级分析

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