​​Python代码优化技巧的核心在于高效利用数据结构、减少冗余计算、并行处理及工具链辅助。​​ 通过​​算法优化​​、​​内置函数优先​​、​​缓存技术​​和​​性能分析工具​​，可显著提升执行速度与资源利用率。以下是关键实践：

1. ​​选择高效数据结构​​：字典（$O(1)$查找）优于列表（$O(n)$查找），集合快速去重。例如，用{"apple", "banana"}替代["apple", "banana"]进行成员检查。
2. ​​减少重复计算​​：缓存频繁调用的结果，如用@lru_cache装饰器存储递归函数的返回值，避免重复计算斐波那契数列。
3. ​​内置函数与推导式​​：内置函数（如sum()、map()）由C实现，速度更快。列表推导式[x**2 for x in range(10)]比循环append效率更高。
4. ​​并行与多核处理​​：I/O密集型任务用ThreadPoolExecutor，CPU密集型用multiprocessing。例如，批量下载时多线程可缩短总耗时。
5. ​​避免全局变量​​：局部变量访问更快。将全局计算移至函数内，速度可提升15%-30%。
6. ​​惰性计算与生成器​​：处理大数据时，生成器（yield）节省内存。itertools.islice逐行读取大文件，避免内存溢出。
7. ​​性能分析工具定位瓶颈​​：cProfile找出耗时函数，line_profiler逐行分析优化空间。

​​提示​​：优化前先确保代码正确性，针对瓶颈局部优化，避免过度设计。结合业务场景选择策略，如高频计算侧重缓存，大数据处理优先惰性加载。