2025年P(guān)ython性能優(yōu)化培訓(xùn)試卷：真題解析與實(shí)戰(zhàn)案例考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題1.在CPython解釋器中，以下哪個(gè)因素是導(dǎo)致多線程無(wú)法實(shí)現(xiàn)CPU密集型任務(wù)并行化的根本原因？A.線程切換開(kāi)銷B.GIL（全局解釋器鎖）C.操作系統(tǒng)資源限制D.內(nèi)存不足2.以下哪個(gè)Python模塊是用于在代碼行級(jí)別進(jìn)行性能分析的？A.`pstats`B.`memory_profiler`C.`line_profiler`D.`cProfile`3.當(dāng)處理大量CPU密集型任務(wù)時(shí)，相較于多線程，多進(jìn)程的主要優(yōu)勢(shì)在于？A.內(nèi)存占用更少B.線程間通信更便捷C.可以充分利用多核CPUD.程序啟動(dòng)更快4.以下哪種Python對(duì)象類型通常具有最高的時(shí)間復(fù)雜度進(jìn)行元素查找操作？A.列表（基于數(shù)組）B.字典（基于哈希表）C.集合（基于哈希表）D.元組（基于數(shù)組）5.`asyncio`庫(kù)主要用于解決哪種類型的問(wèn)題？A.內(nèi)存泄漏B.I/O密集型任務(wù)的性能瓶頸C.CPU密集型任務(wù)的并行化D.數(shù)據(jù)庫(kù)連接池管理6.在進(jìn)行內(nèi)存profiling時(shí)，如果發(fā)現(xiàn)某個(gè)對(duì)象的引用計(jì)數(shù)持續(xù)增加，最可能的原因是？A.GIL鎖競(jìng)爭(zhēng)B.循環(huán)引用未被正確處理C.數(shù)據(jù)庫(kù)連接未關(guān)閉D.使用了大量的臨時(shí)變量7.以下哪個(gè)內(nèi)置函數(shù)或方法通常被認(rèn)為比手動(dòng)實(shí)現(xiàn)的循環(huán)在性能上更優(yōu)？A.`map()`B.`filter()`C.`sum()`D.`sorted()`8.代碼中使用`global`聲明變量可能導(dǎo)致的問(wèn)題之一是？A.內(nèi)存泄漏B.并發(fā)沖突C.代碼可讀性下降和潛在的線程安全問(wèn)題D.解釋器崩潰9.對(duì)于一個(gè)需要頻繁插入和刪除元素的中等規(guī)模數(shù)據(jù)集合，以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可能是最佳選擇？A.固定長(zhǎng)度列表B.元組C.字典D.鏈表10.使用`lru_cache`裝飾器的主要目的是優(yōu)化？A.數(shù)據(jù)庫(kù)查詢速度B.網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求響應(yīng)時(shí)間C.函數(shù)重復(fù)計(jì)算D.內(nèi)存分配效率二、填空題1.Python中的垃圾回收主要采用_______機(jī)制來(lái)管理內(nèi)存。2.分析代碼運(yùn)行時(shí)間最常用的工具是_______模塊。3.為了避免GIL帶來(lái)的性能瓶頸，對(duì)于CPU密集型任務(wù)，可以考慮使用_______或_______。4.在分析性能瓶頸時(shí)，“定位”階段意味著要找到消耗最多資源的_______或_______。5.使用`timeit`模塊時(shí)，為了獲得更準(zhǔn)確的結(jié)果，通常建議對(duì)要測(cè)試的代碼執(zhí)行_______次并取平均值。6.當(dāng)一個(gè)函數(shù)內(nèi)部修改了外部作用域的變量，且該變量未使用`global`聲明時(shí)，通常是通過(guò)_______機(jī)制實(shí)現(xiàn)的。7.Python中，字符串是不可變類型，這意味著對(duì)字符串的修改操作（如拼接）通常會(huì)生成新的_______。8.如果一個(gè)性能問(wèn)題主要是由磁盤讀寫或網(wǎng)絡(luò)延遲引起的，那么它通常被歸類為_(kāi)______密集型問(wèn)題。9.在多進(jìn)程編程中，進(jìn)程間通信的效率通常低于線程間通信，因?yàn)樗鼈冃枰ㄟ^(guò)_______機(jī)制。10.對(duì)于包含大量重復(fù)計(jì)算的大型函數(shù)，使用_______技術(shù)可以顯著提高性能。三、簡(jiǎn)答題1.簡(jiǎn)述PythonGIL（全局解釋器鎖）是什么，以及它對(duì)多線程程序的性能有什么影響？2.解釋什么是“內(nèi)存泄漏”？請(qǐng)列舉至少兩種在Python中可能導(dǎo)致內(nèi)存泄漏的情況。3.比較一下使用列表推導(dǎo)式（ListComprehension）和使用`for`循環(huán)遍歷列表來(lái)創(chuàng)建新列表，在性能上的主要區(qū)別是什么？4.當(dāng)你遇到一個(gè)性能問(wèn)題時(shí)，你會(huì)按照怎樣的步驟來(lái)分析和定位瓶頸？請(qǐng)簡(jiǎn)述主要流程。四、案例分析題1.假設(shè)你需要處理一個(gè)非常大的CSV文件（數(shù)百萬(wàn)行），其中包含用戶行為數(shù)據(jù)。你需要讀取文件，并對(duì)每一行數(shù)據(jù)計(jì)算某個(gè)復(fù)雜表達(dá)式的值，然后將滿足特定條件的行存儲(chǔ)到新的CSV文件中。請(qǐng)分析以下兩種方法的性能差異，并說(shuō)明如何優(yōu)化以提高處理速度。*方法A：使用標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)`csv`讀取每一行，逐行計(jì)算并判斷，然后將滿足條件的行寫入新的CSV文件。*方法B：一次性將整個(gè)文件內(nèi)容讀入內(nèi)存（例如使用`readlines()`），然后遍歷內(nèi)存中的所有行進(jìn)行處理。2.以下代碼片段旨在計(jì)算列表中所有元素的平方和。請(qǐng)分析此代碼在性能上的潛在問(wèn)題，并提出至少兩種優(yōu)化方法。```pythonimporttimestart_time=time.time()data=list(range(1000000))result=0fornumindata:result+=num*numend_time=time.time()print(f"Result:{result},Timetaken:{end_time-start_time}")```五、編程題請(qǐng)編寫一個(gè)Python函數(shù)`optimize_search`，該函數(shù)接收兩個(gè)參數(shù)：一個(gè)待搜索的列表`target_list`（假設(shè)已排序）和一個(gè)要查找的目標(biāo)值`target_value`。函數(shù)的目標(biāo)是找到目標(biāo)值在列表中的位置（如果存在）或最接近的位置。函數(shù)需要考慮性能優(yōu)化，對(duì)于較大的列表，要求使用二分查找算法。如果目標(biāo)值不在列表中，返回它應(yīng)該插入的位置以保持列表排序。請(qǐng)?jiān)诖a中包含必要的注釋說(shuō)明優(yōu)化點(diǎn)。試卷答案一、選擇題1.B解析：CPython的GIL（全局解釋器鎖）在任意時(shí)刻只允許一個(gè)線程執(zhí)行Python字節(jié)碼，這是多線程無(wú)法實(shí)現(xiàn)CPU密集型任務(wù)真正并行化的根本原因。2.C解析：`line_profiler`模塊可以逐行標(biāo)注Python代碼的執(zhí)行時(shí)間，是進(jìn)行代碼行級(jí)性能分析的有力工具。3.C解析：多進(jìn)程可以繞過(guò)GIL限制，每個(gè)進(jìn)程擁有獨(dú)立的CPU資源和內(nèi)存空間，因此能夠更好地利用多核CPU進(jìn)行并行計(jì)算。4.A解析：列表基于數(shù)組實(shí)現(xiàn)，查找元素需要線性遍歷；而字典和集合基于哈希表，平均查找時(shí)間復(fù)雜度為O(1)；元組雖然也基于數(shù)組，但通常用于不可變數(shù)據(jù)，查找效率與列表相當(dāng)。5.B解析：`asyncio`是Python用于編寫單線程并發(fā)代碼的庫(kù)，通過(guò)事件循環(huán)和協(xié)程來(lái)解決I/O密集型任務(wù)中的等待問(wèn)題，提高程序效率。6.B解析：循環(huán)引用是指兩個(gè)或多個(gè)對(duì)象相互引用，導(dǎo)致它們都不會(huì)被垃圾回收器回收。如果循環(huán)引用涉及的對(duì)象持續(xù)增加，則會(huì)導(dǎo)致內(nèi)存泄漏。7.C解析：`sum()`函數(shù)通常經(jīng)過(guò)優(yōu)化，利用C語(yǔ)言擴(kuò)展實(shí)現(xiàn)，比Python層面的循環(huán)計(jì)算速度更快。`map()`和`filter()`的性能取決于傳入函數(shù)的復(fù)雜度。`sorted()`需要排序，其性能與輸入大小和排序算法有關(guān)。8.C解析：使用`global`聲明變量允許在函數(shù)內(nèi)部修改全局變量，這可能導(dǎo)致代碼邏輯混亂，并且在不同線程中訪問(wèn)全局變量可能存在線程安全問(wèn)題。9.D解析：鏈表在插入和刪除元素時(shí)，操作時(shí)間復(fù)雜度為O(1)，適合頻繁變動(dòng)的數(shù)據(jù)集合。列表插入刪除效率低（O(n)），元組和字典不適合頻繁修改。10.C解析：`functools.lru_cache`裝飾器可以緩存函數(shù)的調(diào)用結(jié)果，當(dāng)函數(shù)再次被相同參數(shù)調(diào)用時(shí)，直接返回緩存結(jié)果，避免重復(fù)計(jì)算。二、填空題1.引用計(jì)數(shù)解析：Python主要使用引用計(jì)數(shù)機(jī)制來(lái)追蹤對(duì)象的生命周期，當(dāng)對(duì)象的引用計(jì)數(shù)變?yōu)榱銜r(shí)，對(duì)象會(huì)被立即回收。2.cProfile解析：`cProfile`是Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中的性能分析模塊，可以收集程序運(yùn)行時(shí)的詳細(xì)時(shí)間統(tǒng)計(jì)信息。3.多進(jìn)程/多線程解析：對(duì)于CPU密集型任務(wù)，由于GIL的限制，多線程并行效果不佳，而多進(jìn)程可以創(chuàng)建多個(gè)獨(dú)立的Python解釋器實(shí)例，每個(gè)實(shí)例有自己的GIL，從而實(shí)現(xiàn)真正的并行計(jì)算。4.函數(shù)/方法解析：性能分析的關(guān)鍵在于找到消耗CPU時(shí)間或內(nèi)存資源最多的函數(shù)或方法，它們是優(yōu)化的重點(diǎn)。5.多次/多重解析：`timeit`模塊通過(guò)多次運(yùn)行測(cè)試代碼來(lái)減少隨機(jī)波動(dòng)對(duì)測(cè)量結(jié)果的影響，提高準(zhǔn)確性。6.閉包解析：閉包允許函數(shù)訪問(wèn)并操作其外部作用域定義的變量。函數(shù)內(nèi)部修改外部變量時(shí)，Python會(huì)通過(guò)閉包機(jī)制來(lái)管理這些變量的狀態(tài)。7.對(duì)象解析：Python字符串是不可變類型，任何修改操作（如拼接）都會(huì)創(chuàng)建一個(gè)新的字符串對(duì)象，而不是在原對(duì)象上修改。8.I/O解析：當(dāng)程序大部分時(shí)間消耗在等待輸入/輸出操作（如讀寫文件、網(wǎng)絡(luò)通信）上時(shí)，該問(wèn)題被稱為I/O密集型問(wèn)題。9.消息傳遞/IPC(Inter-ProcessCommunication)解析：進(jìn)程間通信（IPC）機(jī)制（如管道、共享內(nèi)存、套接字）比線程間通信（共享內(nèi)存空間）更復(fù)雜，開(kāi)銷也更大。10.緩存/記憶化解析：緩存（Cache）或記憶化（Memoization）技術(shù)存儲(chǔ)昂貴函數(shù)調(diào)用的結(jié)果，當(dāng)函數(shù)再次被調(diào)用時(shí)，直接返回緩存結(jié)果，避免重復(fù)計(jì)算。三、簡(jiǎn)答題1.簡(jiǎn)述PythonGIL（全局解釋器鎖）是什么，以及它對(duì)多線程程序的性能有什么影響？解析：GIL（GlobalInterpreterLock）是CPython解釋器中的一個(gè)mutex（互斥鎖），它確保在任意時(shí)刻只有一個(gè)線程可以在Python解釋器中執(zhí)行字節(jié)碼。這意味著即使在多核心CPU上，Python的多線程程序也無(wú)法真正實(shí)現(xiàn)CPU密集型任務(wù)的并行執(zhí)行。當(dāng)一個(gè)線程持有GIL時(shí)，其他線程必須等待，即使它們分配了更多的CPU核心。這限制了多線程在計(jì)算密集型任務(wù)上的性能提升，但對(duì)于I/O密集型任務(wù)，多線程仍然有效，因?yàn)榫€程在等待I/O操作完成時(shí)可以釋放GIL，讓其他線程運(yùn)行。2.解釋什么是“內(nèi)存泄漏”？請(qǐng)列舉至少兩種在Python中可能導(dǎo)致內(nèi)存泄漏的情況。解析：內(nèi)存泄漏（MemoryLeak）是指程序在申請(qǐng)內(nèi)存后，由于疏忽或錯(cuò)誤未能釋放，導(dǎo)致內(nèi)存容量不斷減少，可用內(nèi)存逐漸枯竭的現(xiàn)象。在Python中，內(nèi)存泄漏通常不是由于忘記調(diào)用`free()`或`delete`這樣的手動(dòng)內(nèi)存管理函數(shù)（Python有自動(dòng)垃圾回收機(jī)制），而是由于以下情況：*循環(huán)引用(CyclicReferences):當(dāng)兩個(gè)或多個(gè)對(duì)象相互引用，形成一個(gè)閉環(huán)，即使它們不再被程序的其他部分使用，引用計(jì)數(shù)也不會(huì)變?yōu)榱?，垃圾回收器無(wú)法回收這些對(duì)象。*全局變量:在全局作用域中創(chuàng)建的變量生命周期很長(zhǎng)，如果這些變量持續(xù)增長(zhǎng)（例如，不斷向全局字典添加鍵值對(duì)），并且沒(méi)有適當(dāng)?shù)那謇頇C(jī)制，可能導(dǎo)致內(nèi)存泄漏。*外部庫(kù):某些第三方庫(kù)可能使用了Python無(wú)法自動(dòng)管理的內(nèi)存（例如，綁定C/C++代碼），如果這些庫(kù)沒(méi)有正確釋放資源，也可能導(dǎo)致內(nèi)存泄漏。3.比較一下使用列表推導(dǎo)式（ListComprehension）和使用`for`循環(huán)遍歷列表來(lái)創(chuàng)建新列表，在性能上的主要區(qū)別是什么？解析：列表推導(dǎo)式通常比等效的`for`循環(huán)在性能上更優(yōu)。主要原因包括：*編譯優(yōu)化:列表推導(dǎo)式在Python內(nèi)部更接近底層實(shí)現(xiàn)，可以看作是編譯后的代碼片段，執(zhí)行速度更快。*內(nèi)存效率:列表推導(dǎo)式在創(chuàng)建新列表時(shí)，通常能更有效地管理內(nèi)存分配，可能減少內(nèi)存重新分配的次數(shù)。*可讀性:列表推導(dǎo)式語(yǔ)法更簡(jiǎn)潔，代碼更易讀，有時(shí)也暗示了更強(qiáng)的性能意圖。雖然在某些非常復(fù)雜的場(chǎng)景下，經(jīng)過(guò)優(yōu)化的`for`循環(huán)可能接近或超過(guò)簡(jiǎn)單的列表推導(dǎo)式，但對(duì)于大多數(shù)常見(jiàn)的列表構(gòu)建任務(wù)，列表推導(dǎo)式是更快速、更Pythonic的選擇。4.當(dāng)你遇到一個(gè)性能問(wèn)題時(shí)，你會(huì)按照怎樣的步驟來(lái)分析和定位瓶頸？請(qǐng)簡(jiǎn)述主要流程。解析：分析和定位性能瓶頸通常遵循以下步驟：*復(fù)現(xiàn)問(wèn)題:首先需要能夠穩(wěn)定、可重復(fù)地復(fù)現(xiàn)性能問(wèn)題。了解問(wèn)題發(fā)生的具體場(chǎng)景、輸入數(shù)據(jù)和預(yù)期行為。*建立基線:測(cè)量當(dāng)前程序的性能表現(xiàn)（例如，總運(yùn)行時(shí)間），作為優(yōu)化的參考基準(zhǔn)。*粗粒度分析:使用簡(jiǎn)單的計(jì)時(shí)工具（如Python內(nèi)置的`time`模塊）或高階分析工具（如`timeit`、`cProfile`）對(duì)整個(gè)程序或較大功能模塊進(jìn)行初步分析，找出耗時(shí)最長(zhǎng)的部分（熱點(diǎn)）。*定位瓶頸:將分析范圍集中在識(shí)別出的熱點(diǎn)區(qū)域?？赡苄枰褂酶?xì)粒度的分析工具（如`line_profiler`進(jìn)行行級(jí)分析，`memory_profiler`進(jìn)行內(nèi)存分析，或使用專門的性能分析器如`gprofiler`）來(lái)深入挖掘具體是哪一行代碼、哪個(gè)函數(shù)或哪個(gè)操作導(dǎo)致了性能問(wèn)題。*驗(yàn)證假設(shè):根據(jù)分析結(jié)果，提出可能的性能瓶頸原因假設(shè)，并通過(guò)添加日志、修改代碼或使用特定工具進(jìn)行驗(yàn)證。*實(shí)施優(yōu)化:根據(jù)定位到的瓶頸，研究和實(shí)施相應(yīng)的優(yōu)化方案。*測(cè)量效果:優(yōu)化后，再次測(cè)量性能，對(duì)比優(yōu)化前后的差異，確認(rèn)優(yōu)化效果。如果問(wèn)題復(fù)雜，可能需要重復(fù)分析、定位和優(yōu)化的過(guò)程。四、案例分析題1.假設(shè)你需要處理一個(gè)非常大的CSV文件（數(shù)百萬(wàn)行），其中包含用戶行為數(shù)據(jù)。你需要讀取文件，并對(duì)每一行數(shù)據(jù)計(jì)算某個(gè)復(fù)雜表達(dá)式的值，然后將滿足特定條件的行存儲(chǔ)到新的CSV文件中。請(qǐng)分析以下兩種方法的性能差異，并說(shuō)明如何優(yōu)化以提高處理速度。*方法A：使用標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)`csv`讀取每一行，逐行計(jì)算并判斷，然后將滿足條件的行寫入新的CSV文件。*方法B：一次性將整個(gè)文件內(nèi)容讀入內(nèi)存（例如使用`readlines()`），然后遍歷內(nèi)存中的所有行進(jìn)行處理。解析：*性能差異分析:*方法A(`csv.reader`/`writer`):優(yōu)點(diǎn)是內(nèi)存占用低，可以處理比物理內(nèi)存大得多的文件。缺點(diǎn)是I/O開(kāi)銷較大，每次讀取一行、寫入一行都需要磁盤I/O操作，對(duì)于大文件，頻繁的I/O會(huì)顯著拖慢速度。*方法B(`readlines()`):優(yōu)點(diǎn)是所有數(shù)據(jù)都在內(nèi)存中，避免了頻繁的I/O操作，計(jì)算和寫入可以并行或更連續(xù)地進(jìn)行。缺點(diǎn)是內(nèi)存占用高，如果文件大小超過(guò)可用內(nèi)存，會(huì)導(dǎo)致內(nèi)存錯(cuò)誤或系統(tǒng)性能急劇下降。計(jì)算和寫入通常需要順序進(jìn)行（至少是寫入操作），不能完全并行。*結(jié)論:對(duì)于非常大的文件，方法A更可行，因?yàn)樗苊饬藘?nèi)存溢出風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)于文件大小適中的情況，如果內(nèi)存足夠，方法B可能更快，因?yàn)樗鼫p少了I/O開(kāi)銷。但通常I/O是瓶頸，方法A的I/O限制可能更小。*優(yōu)化建議:*通用優(yōu)化:*使用`csv.DictReader`/`DictWriter`:可以方便地按列名訪問(wèn)數(shù)據(jù)，代碼更清晰。*緩沖I/O:使用`csv.writer`的`buffering`參數(shù)或Python的`io.BufferedWriter`來(lái)減少寫入操作的次數(shù)，合并小塊數(shù)據(jù)寫入。*多線程/多進(jìn)程:對(duì)于CPU密集型的計(jì)算部分，可以使用多進(jìn)程（`multiprocessing`）來(lái)并行處理文件的不同部分或行。對(duì)于I/O密集型（如果計(jì)算可以并行化），或純粹的I/O操作（如異步寫入），可以考慮使用多線程。注意`csv`模塊本身不是線程安全的，寫入操作需要同步。*異步I/O:如果I/O確實(shí)是瓶頸，并且計(jì)算可以等待I/O完成，可以使用`asyncio`和`aiofiles`等庫(kù)進(jìn)行異步文件讀寫。*優(yōu)化計(jì)算表達(dá)式:確保計(jì)算表達(dá)式本身盡可能高效，避免不必要的復(fù)雜計(jì)算。*針對(duì)方法A的優(yōu)化:保持其低內(nèi)存特性，重點(diǎn)優(yōu)化I/O和計(jì)算。多進(jìn)程是關(guān)鍵。*針對(duì)方法B的優(yōu)化:如果使用，確保內(nèi)存足夠。如果計(jì)算部分是瓶頸，考慮使用多進(jìn)程。如果I/O是瓶頸，考慮異步I/O。2.以下代碼片段旨在計(jì)算列表中所有元素的平方和。請(qǐng)分析此代碼在性能上的潛在問(wèn)題，并提出至少兩種優(yōu)化方法。```pythonimporttimestart_time=time.time()data=list(range(1000000))result=0fornumindata:result+=num*numend_time=time.time()print(f"Result:{result},Timetaken:{end_time-start_time}")```解析：*潛在問(wèn)題:*全局變量`result`:在函數(shù)外部定義變量，并在函數(shù)內(nèi)部修改。雖然這里能工作，但降低了代碼的封裝性和可重用性。如果函數(shù)需要返回多個(gè)值或在內(nèi)部復(fù)雜邏輯中，全局變量會(huì)帶來(lái)風(fēng)險(xiǎn)。*計(jì)算效率:`num*num`在循環(huán)中重復(fù)計(jì)算。對(duì)于大列表，這會(huì)消耗相當(dāng)一部分時(shí)間。*I/O操作(打印):`print`函數(shù)在循環(huán)外部調(diào)用，但仍在性能測(cè)量代碼塊內(nèi)。雖然對(duì)于百萬(wàn)級(jí)數(shù)據(jù)量其影響通?？梢院雎圆挥?jì)，但在更精確的性能測(cè)試中，應(yīng)避免不必要的I/O。*優(yōu)化方法:*方法一：使用內(nèi)置函數(shù)和生成器表達(dá)式*利用Python的內(nèi)置函數(shù)`sum()`和生成器表達(dá)式，可以簡(jiǎn)化代碼并可能利用內(nèi)部?jī)?yōu)化。計(jì)算平方和可以表示為`sum(x*xforxindata)`。```pythonimporttimestart_time=time.time()data=list(range(1000000))result=sum(x*xforxindata)end_time=time.time()print(f"Result:{result},Timetaken:{end_time-start_time}")```*思路:`sum()`函數(shù)通常經(jīng)過(guò)優(yōu)化，并且生成器表達(dá)式`x*xforxindata`在迭代時(shí)逐個(gè)產(chǎn)生平方值，不會(huì)一次性創(chuàng)建一個(gè)巨大的中間列表，內(nèi)存效率更高。`sum()`內(nèi)部可能使用更高效的求和算法。*方法二：使用`numpy`庫(kù)(如果允許)*如果環(huán)境允許安裝并使用`numpy`庫(kù)，利用其向量化操作可以極大提升性能。`numpy`的數(shù)組運(yùn)算通常用C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)，速度遠(yuǎn)超純Python循環(huán)。```pythonimporttimeimportnumpyasnpstart_time=time.time()data=np.arange(1000000)result=np.sum(data2)end_time=time.time()print(f"Result:{result},Timetaken:{end_time-start_time}")```*思路:`np.arange()`創(chuàng)建`numpy`數(shù)組。`data2`是向量化操作，對(duì)整個(gè)數(shù)組進(jìn)行平方計(jì)算，非?？?。`np.sum()`對(duì)結(jié)果進(jìn)行求和，也是高度優(yōu)化的。這是計(jì)算密集型任務(wù)中最常見(jiàn)的優(yōu)化手段之一。五、編程題請(qǐng)編寫一個(gè)Python函數(shù)`optimize_search`，該函數(shù)接收兩個(gè)參數(shù)：一個(gè)待搜索的列表`target_list`（假設(shè)已排序）和一個(gè)要查找的目標(biāo)值`target_value`。函數(shù)的目標(biāo)是找到目標(biāo)值在列表中的位置（如果存在）或最接近的位置。函數(shù)需要考慮性能優(yōu)化，對(duì)于較大的列表，要求使用二分查找算法。如果目標(biāo)值不在列表中，返回它應(yīng)該插入的位置以保持列表排序。請(qǐng)?jiān)诖a中包含必要的注釋說(shuō)明優(yōu)化點(diǎn)。```pythondefoptimize_search(target_list,target_value):"""Performbinarysearchonasortedlisttofindthetargetvalueortheinsertionpoint.Assumestarget_listissorted.Args:target_list:Alistofsortedelements(mustbesortable).