优化方法：
（推荐教程：Python入门教程）
1、优化算法时间复杂度
算法的时间复杂度对程序的执行效率影响，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)。
2、减少冗余数据
如用上三角或下三角的方式去保存一个大的对称矩阵。在0元素占大多数的矩阵里使用稀疏矩阵表示。
3、合理使用copy与deepcopy
对于dict和list等数据结构的对象，直接赋值使用的是引用的方式。而有些情况下需要复制整个对象，这时可以使用copy包里的copy和deepcopy，这两个函数的不同之处在于后者是递归复制的。效率也不一样：（以下程序在ipython中运行）
import copy a = range(100000) %timeit -n 10 copy.copy(a) # 运行10次 copy.copy(a) %timeit -n 10 copy.deepcopy(a) 10 loops, best of 3: 1.55 ms per loop 10 loops, best of 3: 151 ms per loop
timeit后面的-n表示运行的次数，后两行对应的是两个timeit的输出，下同。由此可见后者慢一个数量级。
4、使用dict或set查找元素
python dict和set都是使用hash表来实现(类似c++11标准库中unordered_map)，查找元素的时间复杂度是O(1)
a = range(1000) s = set(a) d = dict((i,1) for i in a) %timeit -n 10000 100 in d %timeit -n 10000 100 in s 10000 loops, best of 3: 43.5 ns per loop 10000 loops, best of 3: 49.6 ns per loop
dict的效率略高(占用的空间也多一些)。
5、合理使用生成器（generator）和yield
%timeit -n 100 a = (i for i in range(100000)) %timeit -n 100 b = [i for i in range(100000)] 100 loops, best of 3: 1.54 ms per loop 100 loops, best of 3: 4.56 ms per loop
使用()得到的是一个generator对象，所需要的内存空间与列表的大小无关，所以效率会高一些。在具体应用上，比如set(i for i in range(100000))会比set([i for i in range(100000)])快。
但是对于需要循环遍历的情况：
%timeit -n 10 for x in (i for i in range(100000)): pass %timeit -n 10 for x in [i for i in range(100000)]: pass 10 loops, best of 3: 6.51 ms per loop 10 loops, best of 3: 5.54 ms per loop
后者的效率反而更高，但是如果循环里有break,用generator的好处是显而易见的。yield也是用于创建generator：
def yield_func(ls): for i in ls: yield i+1 def not_yield_func(ls): return [i+1 for i in ls] ls = range(1000000) %timeit -n 10 for i in yield_func(ls):pass %timeit -n 10 for i in not_yield_func(ls):pass 10 loops, best of 3: 63.8 ms per loop 10 loops, best of 3: 62.9 ms per loop
对于内存不是非常大的list，可以直接返回一个list，但是可读性yield更佳(人个喜好)。
python2.x内置generator功能的有xrange函数、itertools包等。
