第一招：蛇打七寸：定位瓶颈
首先，第一步是定位瓶颈。举个简单的栗子，一个函数可以从1秒优化到到0.9秒，另一个函数可以从1分钟优化到30秒，如果要花的代价相同，而且时间限制只能搞定一个，搞哪个？根据短板原理，当然选第二个啦。
一个有经验的程序员在这里一定会迟疑一下，等等？函数？这么说，还要考虑调用次数？如果第一个函数在整个程序中需要被调用100000次，第二个函数在整个程序中被调用1次，这个就不一定了。举这个栗子，是想说明，程序的瓶颈有的时候不一定一眼能看出来。还是上面那个选择，程序员的你应该有感觉的，大多数情况下：一个「可以」从一分钟优化到30秒的函数会比一个「可以」从1秒优化到0.9秒的函数更容易捕获我们的注意，因为有很大的进步空间嘛。
所以，这么多废话讲完，献上第一招，profile。这是 python 自带的定位程序瓶颈的利器！虽然它提供了三种选项profile，cProfile，hotshot。还分为内置和外置。但是，个人觉得一种足矣，外置cProfile。心法如下：
python -m profile 逗比程序.py
这招的效果会输出一系列东西，比如函数被调用了几次，总时间多少，其中有多少是这个函数的子函数花费的，每次花多少时间，等等。嘛一图胜千言：
filename:lineno(function): 文件名：第几行（函数名）
ncalls: 这货一共调用了几次
tottime: 这货自己总共花了多少时间，也就是要除掉内部函数小弟们的花费
percall: 平均每次调用花的时间，tottime 除以 ncalls
cumtime: 这货还有它的所有内部函数小弟们的总花费
percall: 跟上面那个 percall 差不多，不过是 cumtime 除以 ncalls
找到最值得优化的点，然后干吧。
第二招：一蛇禅：只需一招
记得刚开始接触 Python 的时候，有一位学长告诉我，Python 有一个牛逼的理想，它希望每一个用它的人能写出一模一样的程序。Python 之禅有云：
There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it
所以 Python 系专业的禅师提供了一些常用功能的 only one 的写法。本人看了一下传说中的PythonWiKi:PerformanceTips，总结了几个「不要酱紫」「要酱紫」。
合并字符串的时候不要酱紫：
s = "" for substring in list: s += substring
要酱紫：
s = "".join(slist)
格式化字符串的时候不要酱紫：
out = "<html>" + head + prologue + query + tail + "</html>"
要酱紫：
out = "<html>%s%s%s%s</html>" % (head, prologue, query, tail)
可以不用循环的时候就不要用循环，比如不要酱紫：
newlist = [] for word in oldlist: newlist.append(word.upper())
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