Python 以其簡潔和易用性著稱，但在某些計算密集型或大數據處理場景下，性能可能成為瓶頸。幸運的是，通過一些巧妙的編程技巧，我們可以顯著提升Python代碼的執行效率。本文將介紹8個實用的性能優化技巧，幫助你編寫更快、更高效的Python代碼。
　　一、優化前的黃金法則：先測量，后優化
　　在深入具體技巧之前，必須強調：不要過早優化，更不要憑感覺優化。性能瓶頸往往出現在意想不到的地方。
　　1. 使用性能分析工具
　　必要性: 在優化任何代碼之前，首先要找出性能瓶頸在哪里。猜測通常是無效的。
　　工具: Python 內置了 cProfile 模塊，可以詳細分析函數調用時間和次數。對于代碼片段的快速計時，可以使用 timeit 模塊。
　　實踐:
　　結論: 只有定位到真正的性能熱點，優化才有意義。
　　二、八個實用性能優化技巧
　　1. 善用內置函數和庫
　　場景：進行常見的操作，如求和、排序、查找最大/最小值等。
　　技巧：Python 的內置函數(如 sum(), map(), filter(), sorted())和標準庫中的模塊(如 math, collections)通常是用 C 語言實現的，效率遠高于等效的純 Python 循環。
　　代碼示例：
　　# 不推薦：使用循環求和
　　my_list = list(range(1_000_000))
　　total = 0
　　for x in my_list:
　　 total += x
　　# 推薦：使用內置 sum() 函數
　　total_builtin = sum(my_list)
　　# print(f"循環求和結果: {total}“)
　　# print(f"內置函數求和結果: {total_builtin}”)
　　# # 使用 timeit 對比兩者性能差異會非常明顯
　　優先使用內置函數和標準庫，它們是 Python 性能優化的第一道防線。
　　2. 選擇合適的數據結構
　　場景：需要頻繁進行成員查找、添加或刪除操作。
　　技巧：根據操作類型選擇最優數據結構。
　　· 列表 (List): 適合有序序列，按索引訪問快 O(1)，但成員查找 (in) 慢 O(n)。
　　· 集合 (Set): 適合快速成員查找、去重、集合運算(交、并、差)，查找/添加/刪除平均時間復雜度 O(1)。
　　· 字典 (Dictionary): 適合鍵值對存儲和快速查找(基于鍵)，查找/添加/刪除平均時間復雜度 O(1)。
　　代碼示例：