答案：Python代码提速需先定位瓶颈再优化。使用高效内置结构如dict、set和join()拼接；避免循环重复计算，用列表推导式；数值计算优先NumPy；核心逻辑可用Cython或Numba加速；IO密集用asyncio，CPU密集用multiprocessing；始终以cProfile等工具指导优化。
Python代码提速可以从多个层面入手，重点在于识别瓶颈并选择合适的优化策略。以下是一些常见且有效的方法：
Python的内置类型（如list、dict、set）经过高度优化，合理使用能显著提升性能。
set或dict做成员检测，比list快得多（O(1) vs O(n)）join()拼接字符串，而不是+=
collections模块中的deque、Counter、defaultdict等工具替代手动实现频繁的函数调用或属性查找会拖慢速度，尤其是在大循环中。
obj.attr赋值给局部变量涉及数组或数学运算时，NumPy通常比原生Python快几十倍。
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当核心逻辑成为瓶颈，可使用C扩展提升性能。
IO密集型或CPU密集型任务可通过并发手段提升吞吐。
asyncio或threading实现异步或线程池multiprocessing绕过GIL限制concurrent.futures简化并发代码编写基本上就这些。关键是先用cProfile或line_profiler定位热点，再针对性优化，避免过早优化无关紧要的部分。
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