雖然有很多的第三方庫可以幫助提升Python的運行速度，但是使用起來非常的麻煩。今天，小編想從程序編寫的角度，來提升程序的運行速度。

1.巧妙的利用Python的數據類型

在Python程序中，對于list列表進行 for i in list1的操作時，其時間復雜度為O(n)，而對于set進行for i in set1的操作，時間復雜度為O(1)。所以在程序的執行時間上，就會出現非常大的差距。

2.利用迭代器來替代列表

利用迭代器來代替列表，已經逐漸的成為了Python編程者使用的一種方法，利用迭代器的操作，不僅可以節省時間，更重要的是可以節省大量的內存空間，上圖中，利用列表的操作需要占用大約8M的內存，但是迭代器只需要88個字節。

3.利用局部變量代替全局變量

上圖程序中，全局的變量z放入到函數myFunc中，局部變量的執行時間要小于全局變量，因此程序執行的時間也大大的縮短。

4.避免“點”操作

上圖中可以看到，calculateSqrtWithDot函數和calculateSqrt函數唯一的區別在于是否通過點操作來調用sqrt函數。每當我們點操作來調用函數時，就會觸發特定的方法，例如，__getattribute__() 和__getattr__()，這樣的方法會調用字典操作，從而帶來時間的消耗，因此在程序調用第三方庫時候，可以盡量使用from xx import xx的方法來進行調用。

5.避免不必要的類抽象

在類中，盡量不要去使用裝飾器，描述符等操作來包裝程序，這會給程序的運行帶來負擔，所以如果沒有必要的話，就不要去這樣包裝程序。

6.避免沒有意義的數據拷貝

上圖的程序中，list6是一次沒有意義的數據拷貝，不僅造成了程序運行時間的損耗，而且造成了內存資源的浪費。

7.更改值時避免使用臨時變量

上述的程序中，temp的臨時變量是不需要的，使用臨時變量temp造成了程序運行時間的增加。

8.字符串變量的操作

當字符串str1和str2操作使用“+”號操作時，Python解釋器將申請內存空間，將數據str1和str2分別復制到新的內存空間中去，所以當進行N次的字符串”+“操作時，將會生成N-1個中間的結果，并且每個中間結果都會復制到新的內存空間中。

當使用join函數時，join函數將會一次性計算所需的所有內存空間，然后申請內存空間，并將所有的字符串元素復制到申請的內存中去。

9.巧用if判斷

在運用if進行判斷時，常用的有兩種方式。 1 if ...and...。 2 if... or ...。為了節省程序的運算時間，當進行if x and y的判斷時，x需要是False可能性比較高的判斷條件。當進行 if x or y的判斷時，x需要是True可能性比較高的判斷條件。

10.利用for循環代替while循環

上圖的程序中，可以看到，同樣的功能利用for循環來替代while循環，for循環的速度要快于while循環。

總結

通過以上的10個小的案例，我們沒有利用任何的第三方庫或者是裝飾器，單純的從程序優化的角度來提升了Python程序的運行速度。大家可以借鑒上述的十個小的案例，在日常的程序編寫過程中提升程序的運行速度。