代碼優化技巧，以使程序運行更快。

1. 使用列表推導式代替循環

中慢的操作之一。當需要快速創建列表時，可以使用列表推導式代替循環。將一個列表中的所有元素平方

使用循環

lst = [1, 2, 3, 4, 5]

squared = []um lstdum2)

使用列表推導式

lst = [1, 2, 3, 4, 5]umum lst]

2. 使用生成器代替列表

生成器與列表類似，但它們是惰性計算的，這意味著它們只在需要時才生成值。這使得生成器在處理大量數據時更快。生成一個包含1到1000000的整數的列表

使用列表umumge(1, 1000001)]

使用生成器umumge(1, 1000001))

3. 使用局部變量

中，局部變量比全局變量更快。因此，在函數中使用局部變量可以提高代碼的執行速度。計算一個數的階乘

不使用局部變量) == 0 1

else-1)

使用局部變量)

result = 1ge+1)

result = i result

Pydas

Pydas庫。它們提供了高效的多維數組和數據結構，可以加快代碼的執行速度。計算兩個矩陣的乘積

a = [[1, 2], [3, 4]]

b = [[5, 6], [7, 8]]

result = [[0, 0], [0, 0]]ge(a))ge(b[0]))ge(b))

result[i][j] += a[i][k] b[k][j]

Pyportumpyp

p.array([[1, 2], [3, 4]])p.array([[5, 6], [7, 8]])

p.dot(a, b)

程序更快，更高效。