一、函式返回值快取

class memoization:
    known = dict()
    '''用這個裝飾耗時0.5秒'''
    def __init__(self, fn):
        self.fn = fn

    def __call__(self, *args):
        if args not in self.known:
            self.known[args] = self.fn(*args)
        return self.known[args]

@memoization
def 
 
fbnq(n):
    assert(n >= 0), u'n必須大於等於0'
    return n if n in (0, 1) else fbnq(n - 1) + fbnq(n - 2)

if __name__ == '__main__':
    from timeit import Timer
    t = Timer('fbnq(10)', 'from __main__ import fbnq')
    print(t.timeit())
    

     
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二、函式查詢表

（一）用列表或連結串列做查詢表

注意：在這種情況下，連結串列比普通列表效能高，但是連結串列的型別也會對效能產生影響。

（二）用字典做查詢表

注意：只要每次生成不同的鍵，這個演算法才是有效的。但是，隨著字典的規模不斷增大，碰撞頻繁，效能會下降。

（三）二分查詢

注意：這種演算法只有在有序的條件下才能使用。處理長的列表，效率會很高。

三、列表表示式和生成器

列表推導式詳見：列表推導式
生成器詳見：生成器

四、ctypes

（一）介紹

ctypes庫可以直接讓開發者進入python底層。藉助C語言的力量去開發。
這個庫只有官方版本（Cpython）才有。

（二）載入自定義ctypes

載入一個系統庫，這個庫不需要自己手寫C函式。

隨機產生100w個隨機數：

import time
import random
from ctypes import cdll

# libc = cdll.msvcrt  # windows系統
libc = cdll.LoadLibrary('libc.so.6')  # linux系統

init = time.clock()
[random.randrange(1, 100) for x in xrange(1000000)]
print 'python version：%s seconds' % (time.clock() - init)

init = time.clock()
[(libc.rand() % 100) for x in xrange(1000000)]
print 'C version：%s seconds' % (time.clock() - init)
    

     
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五、字串連線

word_list = ['apple', 'banana', 'orange']
full_str = ''
for word in word_list:
    full_str += word
# 下面比上面更容易閱讀，書寫方便，記憶體和時間消耗更少。
''.join(word_list)
    

     
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六、python小竅門（內部運作方式）

（一）成員關係測試

for a in b 時，這個b儘可能為set或者dict
    

     
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（二）不要重複造輪子

• itertools 詳解
• collections 詳解
• 內建函式：map()
  推薦使用。。。

（三）學會使用佇列

（四）1比True好

        <link rel="stylesheet" href="https://csdnimg.cn/release/phoenix/template/css/markdown_views-ea0013b516.css">
            </div>

一、函式返回值快取

class memoization:
    known = dict()
    '''用這個裝飾耗時0.5秒'''
    def __init__(self, fn):
        self.fn = fn

    def __call__(self, *args):
        if args not in self.known:
            self.known[args] = self.fn(*args)
        return self.known[args]

@memoization
def fbnq(n):
    assert(n >= 0), u'n必須大於等於0'
    return n if n in (0, 1) else fbnq(n - 1) + fbnq(n - 2)

if __name__ == '__main__':
    from timeit import Timer
    t = Timer('fbnq(10)', 'from __main__ import fbnq')
    print(t.timeit())
  

   
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二、函式查詢表

（一）用列表或連結串列做查詢表

注意：在這種情況下，連結串列比普通列表效能高，但是連結串列的型別也會對效能產生影響。

（二）用字典做查詢表

注意：只要每次生成不同的鍵，這個演算法才是有效的。但是，隨著字典的規模不斷增大，碰撞頻繁，效能會下降。

（三）二分查詢

注意：這種演算法只有在有序的條件下才能使用。處理長的列表，效率會很高。

三、列表表示式和生成器

列表推導式詳見：列表推導式
生成器詳見：生成器

四、ctypes

（一）介紹

ctypes庫可以直接讓開發者進入python底層。藉助C語言的力量去開發。
這個庫只有官方版本（Cpython）才有。

（二）載入自定義ctypes

載入一個系統庫，這個庫不需要自己手寫C函式。

隨機產生100w個隨機數：

import time
import random
from ctypes import cdll

# libc = cdll.msvcrt  # windows系統
libc = cdll.LoadLibrary('libc.so.6')  # linux系統

init = time.clock()
[random.randrange(1, 100) for x in xrange(1000000)]
print 'python version：%s seconds' % (time.clock() - init)

init = time.clock()
[(libc.rand() % 100) for x in xrange(1000000)]
print 'C version：%s seconds' % (time.clock() - init)
  

   
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五、字串連線

word_list = ['apple', 'banana', 'orange']
full_str = ''
for word in word_list:
    full_str += word
# 下面比上面更容易閱讀，書寫方便，記憶體和時間消耗更少。
''.join(word_list)
  

   
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六、python小竅門（內部運作方式）

（一）成員關係測試

for a in b 時，這個b儘可能為set或者dict
  

   
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（二）不要重複造輪子

• itertools 詳解
• collections 詳解
• 內建函式：map()
  推薦使用。。。

（三）學會使用佇列

（四）1比True好

        <link rel="stylesheet" href="https://csdnimg.cn/release/phoenix/template/css/markdown_views-ea0013b516.css">
            </div>