如果您在运行Python3代码时发现执行效率较低或资源占用过高，可能是由于代码结构不够高效或存在冗余操作。以下是提升代码性能的具体方法：
一、使用内置函数和库
Python的内置函数如sum、map、Filter等经过底层优化，通常比手动编写的循环更快。利用这些函数可以减少解释器开销并提高执行速度。
1、将手动累加替换为sum()函数来计算数值总和。
2、用map()替代for循环对列表元素进行统一处理。
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3、使用collections.Counter统计元素频次，而非通过字典手动计数。
二、选择合适的数据结构
不同的数据结构在插入、查找、删除等操作上的时间复杂度不同，合理选择能显著影响程序性能。
1、当需要频繁检查成员是否存在时，优先使用set而不是list，因为set的平均查找时间为O(1)。
2、若需维护插入顺序且避免重复，可采用dict.fromkeys()实现有序去重。
3、对于频繁增删的队列操作，使用collections.deque代替list以获得更稳定的性能表现。
三、减少循环中的重复计算
在循环体内重复调用相同函数或表达式会导致不必要的开销，应提前缓存结果。
1、将循环中不变的函数调用移至循环外部，例如len(sequence)应在循环前赋值给变量。
2、避免在for循环条件中重复访问属性或方法，如Object.method()应预先存储引用。
3、使用局部变量保存全局或内置函数引用，例如将append = list_obj.append放在循环外定义。
四、利用生成器减少内存占用
生成器按需产生数据，不会一次性加载所有元素到内存，适合处理大规模数据集。
1、将列表推导式转换为生成器表达式，例如将[x**2 for x in range(n)]改为(x**2 for x in range(n))。
2、编写自定义生成器函数，使用yield返回每一项，从而节省内存空间。
3、在读取大文件时逐行生成内容，而非一次性读入全部文本。
五、使用lru_cache进行函数缓存
对于具有重复输入的纯函数，缓存其返回值可避免重复计算，大幅提升递归或高频调用场景下的性能。
1、导入from functools import lru_cache模块。
2、在目标函数上方添加装饰器@lru_cache(maxsize=None)，启用无限缓存。
3、确保被缓存的函数参数为不可变类型，如int、str、tuple，以保证哈希一致性。