Python不以性能见长，但掌握一些技巧，也可尽量提高程序性能，避免不必要的资源浪费。

1、使用局部变量

　　尽量使用局部变量代替全局变量：便于维护，提高性能并节省内存。

　　使用局部变量替换模块名字空间中的变量，例如ls=os.linesep。一方面可以提高程序性能，局部变量查找速度更快；另一方面可用简短标识符替代冗长的模块变量，提高可读性。

2、减少函数调用次数

　　对象类型判断时，采用isinstance()最优，采用对象类型身份（id()）次之，采用对象值（type()）比较最次。

　　不要在重复操作的内容作为参数放到循环条件中，避免重复运算。

　　如需使用模块X中的某个函数或对象Y，应直接使用fromXimportY，而不是importX;X.Y。这样在使用Y时，可以减少一次查询（解释器不必首先查找到X模块，然后在X模块的字典中查找Y）。

3、函数注意事项

　　1.函数定义是以def开始的吗？

　　2.函数名称是以字符和下划线_组成的吗？

　　3.函数名称是不是紧跟着括号(？

　　4.括号里是否包含参数？多个参数是否以逗号隔开？

　　5.参数名称是否有重复？（不能使用重复的参数名）

　　6.紧跟着参数的是不是括号和冒号):？

　　7.紧跟着函数定义的代码是否使用了4个空格的缩进(indent)？

　　8.函数结束的位置是否取消了缩进(“dedent”)？

　　当你运行（或者说“使用use”或者“调用call”）一个函数时，记得检查下面的要点：

　　1.调运函数时是否使用了函数的名称？

　　2.函数名称是否紧跟着(？

　　3.括号后有无参数？多个参数是否以逗号隔开？

　　4.函数是否以)结尾？

　　按照这两份检查表里的内容检查你的练习，直到你不需要检查表为止。

　　最后，将下面这句话阅读几遍：

　　“‘运行函数(run)’、‘调用函数(call)’、和‘使用函数(use)’是同一个意思”

4、采用映射替代条件查找

　　映射（比如dict等）的搜索速度远快于条件语句（如if等）。Python中也没有select-case语句。

5、直接迭代序列元素

　　对序列（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。

6、采用生成器表达式替代列表解析

　　列表解析（listcomprehension），会产生整个列表，对大量数据的迭代会产生负面效应。

　　而生成器表达式则不会，其不会真正创建列表，而是返回一个生成器，在需要时产生一个值（延迟计算），对内存更加友好。

7、先编译后调用

　　使用eval()、exec()函数执行代码时，最好调用代码对象（提前通过compile()函数编译成字节码），而不是直接调用str，可以避免多次执行重复编译过程，提高程序性能。

　　正则表达式模式匹配也类似，也最好先将正则表达式模式编译成regex对象（通过re.complie()函数），然后再执行比较和匹配。

8、模块编程习惯

　　模块中的最高级别Python语句（没有缩进的代码）会在模块导入（import）时执行（不论其是否真的必要执行）。因此，应尽量将模块所有的功能代码放到函数中，包括主程序相关的功能代码也可放到main()函数中，主程序本身调用main()函数。

　　可以在模块的main()函数中书写测试代码。在主程序中，检测__name__的值，如果为x27;__main__x27;（表示模块是被直接执行），则调用main(）函数，进行测试；如果为模块名字（表示模块是被调用），则不进行测试。