性能的优化，无非是从两个方面做。一方面是架构上的优化，使用更高性能的架构；另一方面就是从代码层面，更改代码的写法、算法，从而进行优化。
在我看来，不同的程序员，由于思想的不同、性格的不同，写出来的程序，也一定不同。好的代码，应该是一件艺术品，应该是精雕细琢、巧夺天工的。这样才会有最优雅的外观，最强大的性能。下面就一点点说明，如何将python的性能，从代码层面，提高一倍、十倍、甚至百倍。
慎用python内置函数
python内置函数，只是为了应对通用情况。在很多情况下，内置函数的性能，远远不如自己写的，有针对性的函数。动动手，换个算法，就能把性能提高一倍以上。
1，例子：把字符串 '01_HX' 分别提取出'_'前面和'_'后面的字符串。
你会怎么做？用split('_')，还是切片？我想，很多朋友肯定都会用split('_')。
我们来看一下性能差距：
使用切片操作，在I5的苹果机上，每秒可以运行127万次。
使用split('_')，在I5的苹果机上，每秒可以运行90万次。
可以看出，简简单单换一个内置函数，换一点算法，就可以把效率提高40%以上！
测试代码如下：
#! /usr/bin/env python
#coding=utf-8
import time
s = '01_HX'
#---------- test 1---------------
start_time = time.time()
print "start_time:", start_time
j = 1
while 1:
j += 1
a = s[0:2]
a2 = s[3:5]
end_time = time.time()
if end_time - start_time >= 1 :
break
print "loop_num:", j
print "end_time: ",end_time
print a,a2
#---------- test 2---------------
start_time = time.time()
print "start_time:", start_time
j = 1
while 1:
j += 1
a = s.split('_')
end_time = time.time()
if end_time - start_time >= 1 :
break
print "loop_num:", j
print "end_time: ",end_time
print a
测试结果如下：
start_time: 1362031838.14
loop_num: 1274972
end_time: 1362031839.15
01 HX
start_time: 1362031839.15
loop_num: 900801
end_time: 1362031840.16
['01', 'HX']
2, 用range()函数生成序列，与自定义序列
（1）a = range(0,6)
（2）a = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
分别测试了一下，结果如下：
loop_num: 1029877
loop_num: 1602341
结论：还是自己显式定义序列，效率更高。
3, 生成一个序列的副本：用copy，与用切片特性
a = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
（1）b = copy.copy(a)
（2）b = a[:]
分别测试了一下，结果如下：
loop_num: 677838
loop_num: 1530012
结论：变通的切片应用作为拷贝，比浅拷贝函数效率更高。注意，深拷贝效率很低！