Python不以性能見長，但掌握一些技巧，也可盡量提高程式性能，避免不必要的資源浪費，
1、使用區域變數
盡量使用區域變數代替全域變數：便于維護，提高性能并節省記憶體，
使用區域變數替換模塊名字空間中的變數，例如 ls = os.linesep，一方面可以提高程式性能，區域變數查找速度更快；另一方面可用簡短識別符號替代冗長的模塊變數，提高可讀性，
2、減少函式呼叫次數
物件型別判斷時，采用isinstance()最優，采用物件型別身份（id()）次之，采用物件值（type()）比較最次，
判斷變數num是否為整數型別
type(num) == type(0) #呼叫三次函式 type(num) is type(0) #身份比較 isinstance(num,(int)) #呼叫一次函式
不要在重復操作的內容作為引數放到回圈條件中，避免重復運算，
每次回圈都需要重新執行len(a)
while i < len(a): statement #len(a)僅執行一次
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m = len(a) while i < m: statement
如需使用模塊X中的某個函式或物件Y，應直接使用from X import Y，而不是import X; X.Y，這樣在使用Y時，可以減少一次查詢（解釋器不必首先查找到X模塊，然后在X模塊的字典中查找Y），
3、采用映射替代條件查找
映射（比如dict等）的搜索速度遠快于條件陳述句（如if等），Python中也沒有select-case陳述句，
#if查找 if a == 1: b = 10 elif a == 2: b = 20 #dict查找，性能更優 d = {1:10,2:20,...} b = d[a]
4、直接迭代序列元素
對序列（str、list、tuple等），直接迭代序列元素，比迭代元素的索引速度要更快，
a = [1,2,3] #迭代元素 for item in a: print(item) #迭代索引 for i in range(len(a)): print(a[i])
5、采用生成器運算式替代串列決議
串列決議（list comprehension），會產生整個串列，對大量資料的迭代會產生負面效應，
而生成器運算式則不會，其不會真正創建串列，而是回傳一個生成器，在需要時產生一個值（延遲計算），對記憶體更加友好，
#計算檔案f的非空字符個數 #串列決議 l = sum([len(word) for line in f for word in line.split()]) #生成器運算式 l = sum(len(word) for line in f for word in line.split())
6、先編譯后呼叫
使用eval()、exec()函式執行代碼時，最好呼叫代碼物件（提前通過compile()函式編譯成位元組碼），而不是直接呼叫str，可以避免多次執行重復編譯程序，提高程式性能，
正則運算式模式匹配也類似，也最好先將正則運算式模式編譯成regex物件（通過re.complie()函式），然后再執行比較和匹配，
7、模塊編程習慣
模塊中的最高級別Python陳述句（沒有縮進的代碼）會在模塊匯入（import）時執行（不論其是否真的必要執行），因此，應盡量將模塊所有的功能代碼放到函式中，包括主程式相關的功能代碼也可放到main()函式中，主程式本身呼叫main()函式，
可以在模塊的main()函式中書寫測驗代碼，在主程式中，檢測__name__的值，如果為’main’（表示模塊是被直接執行），則呼叫main(）函式，進行測驗；如果為模塊名字（表示模塊是被呼叫），則不進行測驗，
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標籤：Python
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