Python 以其简洁和易用性著称，但在某些计算密集型或大数据处理场景下，性能可能成为瓶颈。幸运的是，通过一些巧妙的编程技巧，我们可以显著提升Python代码的执行效率。本文将介绍8个实用的性能优化技巧，帮助你编写更快、更高效的Python代码。
　　一、优化前的黄金法则：先测量，后优化
　　在深入具体技巧之前，必须强调：不要过早优化，更不要凭感觉优化。性能瓶颈往往出现在意想不到的地方。
　　1. 使用性能分析工具
　　必要性: 在优化任何代码之前，首先要找出性能瓶颈在哪里。猜测通常是无效的。
　　工具: Python 内置了 cProfile 模块，可以详细分析函数调用时间和次数。对于代码片段的快速计时，可以使用 timeit 模块。
　　实践:
　　结论: 只有定位到真正的性能热点，优化才有意义。
　　二、八个实用性能优化技巧
　　1. 善用内置函数和库
　　场景：进行常见的操作，如求和、排序、查找最大/最小值等。
　　技巧：Python 的内置函数(如 sum(), map(), filter(), sorted())和标准库中的模块(如 math, collections)通常是用 C 语言实现的，效率远高于等效的纯 Python 循环。
　　代码示例：
　　# 不推荐：使用循环求和
　　my_list = list(range(1_000_000))
　　total = 0
　　for x in my_list:
　　 total += x
　　# 推荐：使用内置 sum() 函数
　　total_builtin = sum(my_list)
　　# print(f"循环求和结果: {total}“)
　　# print(f"内置函数求和结果: {total_builtin}”)
　　# # 使用 timeit 对比两者性能差异会非常明显
　　优先使用内置函数和标准库，它们是 Python 性能优化的第一道防线。
　　2. 选择合适的数据结构
　　场景：需要频繁进行成员查找、添加或删除操作。
　　技巧：根据操作类型选择最优数据结构。
　　· 列表 (List): 适合有序序列，按索引访问快 O(1)，但成员查找 (in) 慢 O(n)。
　　· 集合 (Set): 适合快速成员查找、去重、集合运算(交、并、差)，查找/添加/删除平均时间复杂度 O(1)。
　　· 字典 (Dictionary): 适合键值对存储和快速查找(基于键)，查找/添加/删除平均时间复杂度 O(1)。
　　代码示例：