Python是一种非常高级的编程语言。它的类型是面向对象和脚本语言。与C或C等编程语言相比，其性能和效率会有一些不足。当然，不要以为Python的效率很高。更糟糕的是，只要有正确的代码规范，就可以达到预期的性能。
代码优化原则：
1.不要过早优化。优化的前提是代码可以正常工作。过早优化可能会忽略对整体性能指标的把握。在获得整体结果之前不要颠倒优先级。
2.优化是有代价的。几乎不可能解决所有的性能问题。通常的选择是时间换空间或空间换时间。
3.不要优化那些不相关的部分。如果对代码的每一部分都进行优化，这些修改会使代码难以阅读和理解。如果你的代码运行缓慢，首先要找到代码运行缓慢的地方，一般在内循环，重点优化慢的地方。在其他地方，稍微耽误一点时间是没有效果的。
避免全局变量：
很多程序员一开始都会用Python写一些简单的脚本。写脚本的时候，一般都是直接把它们写成全局变量，比如上面的代码。但是，由于全局变量和局部变量的实现方式不同，全局作用域中定义的代码会比函数中定义的代码运行得慢很多。通过将脚本语句放入函数中，通常可以带来大约15%-30%的速度提升。
循环优化：使用for循环代替while循环，或者使用隐式for循环代替显式for循环，以减少内部for循环的计算。
选择合适的数据结构：
例如，Python的内置数据结构类似于C中的数据结构，它是一个动态数组。它会预先分配一定数量的内存空间。当预先分配的内存空间用完，你继续往里面添加元素时，它会申请更大的内存空间，然后把原来的元素全部复制下来，然后销毁之前的内存空间，再插入新的元素。
删除元素时的操作类似，当使用的内存空间小于预分配内存空间的一半时，会再申请一个小内存，做一个元素拷贝，之后会破坏原来的大内存空间。因此，如果添加和删除操作频繁，并且新增和删除的元素数量较多，则列表效率不高，这时候就应该考虑使用了。它是一个双端队列，同时具有栈和队列的特性，可以在两端进行O(1)复杂度的插入和删除操作。
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