Python是一门简单易学的高级编程语言，它的优点之一就是能够快速地开发出原型或者中小型项目。然而，在程序执行速度方面，Python并不是最快的语言。为了提升程序的执行速度，我们可以采用一些 Python 技巧来优化我们的代码。
一、使用适当的数据结构
Python 内置了多种数据结构，每一种都有自己的优点和适用场景。在编写代码时，我们需要根据实际情况选择最合适的数据结构，来提升代码的执行效率。
比如，如果需要快速地访问、添加、删除元素，可以使用Python内置的dict（字典）；如果需要按顺序存储一组元素，可以使用list（列表）；如果需要查找某个元素是否存在，可以使用set（集合）。
二、使用生成器和迭代器
生成器和迭代器可以大大减少存储和计算的开销，从而提升程序的执行速度。
Python中的yield语句可以用来定义生成器函数。生成器函数在被调用时返回一个生成器对象，可以使用for循环进行迭代，不会一次性生成所有的数据，而是在需要的时候才会生成。
def gen():
for i in range(10):
yield i
g = gen()
for i in g:
print(i)
三、使用numpy和pandas模块
numpy和pandas模块是Python中处理大数据的重要工具。numpy提供了高效的多维数组操作，pandas则提供了强大的数据处理和分析功能。
使用numpy和pandas可以极大地提高程序的运行速度，在处理数据方面非常高效。
import numpy as np
import pandas as pd
# 数组操作
a = np.array([1,2,3])
b = np.array([4,5,6])
c = a + b
# 数据处理
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df = df[df['A'] > 1]
四、使用字节码编译
Python代码在执行之前会先被解释成字节码，然后再由解释器执行。通过把 Python 代码编译成字节码文件，可以避免每次执行代码时都需要解释，从而提升程序的运行速度。
使用Python内置的compile()函数可以将Python代码编译成字节码，生成.pyc文件。下次执行相同的代码时会直接加载.pyc文件，避免每次都需要重新编译。
import py_compile
# 编译Python代码
py_compile.compile('test.py')
五、使用多线程或多进程
多线程和多进程可以将耗时的任务分配到多个线程或进程中并行处理，从而提升程序的执行速度。
Python中的threading模块和multiprocessing模块分别提供了多线程和多进程的实现。
import threading
import multiprocessing
def worker():
print('hello world')
# 多线程
t = threading.Thread(target=worker)
t.start()
# 多进程
p = multiprocessing.Process(target=worker)
p.start()
六、使用jit（just in time）编译器
Python的执行速度相对较慢，这是由于Python的解释执行引起的。但是，Python中的一些jit编译器可以即时将Python代码转换成本地机器码来执行，从而提高程序的执行速度。
目前比较流行的Python jit编译器包括：PyPy、Numba和Cython等。
from numba import jit
@jit
def func(x, y):
z = x + y
return z
c = func(1, 2)
七、使用Cython
Cython是一个基于Python的静态编译型语言，它将Python代码编译成C语言扩展模块，并具有与Python相近的语法和可扩展性。
因为Cython编译后的代码具有更高的性能和更低的开销，Cython可以在保证Python语法和生态的前提下，提升程序的性能和执行速度。
# test.pyx
def fib(int n):
if n < 2:
return 1
else:
return fib(n-1) + fib(n-2)
# setup.py
from distutils.core import setup
from Cython.Build import cythonize
setup(ext_modules = cythonize('test.pyx'))
通过以上这几种方法，我们可以使用更少的时间完成更多的工作。当然，这些方法的适用范围都不同，需要根据实际情况优化我们的代码，才能真正提高程序的执行效率。
