1、优化算法时间
算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大，在 Python 中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度，如 list 和 set 查找某一个元素的时间复杂度分别是 O(n)和 O(1)。不同的场景有不同的优化方式，总得来说，一般有分治，分支界限，贪心，动态规划等思想。
2、循环优化
每种编程语言都会强调需要优化循环。当使用 Python 的时候，你可以依靠大量的技巧使得循环运行得更快。然而，开发者经常漏掉的一个方法是：
避免在一个循环中使用点操作。每一次你调用方法 str.upper，Python 都会求该方法的值。然而，如果你用一个变量代替求得的值，值就变成了已知的，Python 就可以更快地执行任务。优化循环的关键，是要减少 Python 在循环内部执行的工作量，因为 Python 原生的解释器在那种情况下，真的会减缓执行的速度。(注意：优化循环的方法有很多，这只是其中的一个。例如，许多程序员都会说，列表推导是在循环中提高执行速度的最好方式。这里的关键是，优化循环是程序取得更高的执行速度的更好方式之一。)
3、函数选择
在循环的时候使用 xrange 而不是 range;使用 xrange 可以节省大量的系统内存，因为 xrange() 在序列中每次调用只产生一个整数元素。而 range()將直接返回完整的元素列表，用于循环时会有不必要的开销。在 python3 中 xrange 不再存在，里面 range 提供一个可以遍历任意长度的范围的 iterator。
4、并行编程
因为 GIL 的存在，Python 很难充分利用多核 CPU 的优势。但是，可以通过内置的模 multiprocessing 实现下面几种并行模式：
多进程：对于 CPU 密集型的程序，可以使用 multiprocessing 的 Process，Pool 等封装好的类，通过多进程的方式实现并行计算。但是因为进程中的通信成本比较大，对于进程之间需要大量数据交互的程序效率未必有大的提高。
多线程：对于 IO 密集型的程序，multiprocessing.dummy 模块使用 multiprocessing 的接口封装 threading，使得多线程编程也变得非常轻松(比如可以使用 Pool 的 map 接口，简洁高效)。
布式：multiprocessing 中的 Managers 类提供了可以在不同进程之共享数据的方式，可以在此基础上开发出分布式的程序。
不同的业务场景可以选择其中的一种或几种的组合实现程序性能的优化。
5、使用性能分析工具
除了上面在 ipython 使用到的 timeit 模块，还有 cProfile。cProfile 的使用方式也非常简单：python-mcProfilefilename.py，filename.py 是要运行程序的文件名，可以在标准输出中看到每一个函数被调用的次数和运行的时间，从而找到程序的性能瓶颈，然后可以有针对性地优化。
6、set 的用法
set 的 union，intersection，difference 操作要比 list 的迭代要快。因此如果涉及到求 list 交集，并集或者差的问题可以转换为 set 来操作。
7、PyPy
PyPy 是用 RPython(CPython 的子集)实现的 Python，根据官网的基准测试数据，它比 CPython 实现的 Python 要快 6 倍以上。快的原因是使用了 Just-in-Time(JIT)编译器，即动态编译器，与静态编译器(如 gcc，javac 等)不同，它是利用程序运行的过程的数据进行优化。由于历史原因，目前 pypy 中还保留着 GIL，不过正在进行的 STM 项目试图将 PyPy 变成没有 GIL 的 Python。如果 python 程序中含有 C 扩展(非 cffi 的方式)，JIT 的优化效果会大打折扣，甚至比 CPython 慢(比 Numpy)。
所以在 PyPy 中最好用纯 Python 或使用 cffi 扩展。
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