，==============坑=======
1、可变类型的值不要作为函数参数默认值,应该是不可变的对象，如None,True,False,数字或字符串
2、小心+=
a = range(10) b = range(5) a_orig = a a += b print a print a_orig # a_orig在以上处理过程中取值被改变了。
a = range(10) b = range(5) a_orig = a a = a + b print a print a_orig # a_orig还是原来的值，没有变。
3、range (10000000)后，内存不释放的原因：python对整数对象做了缓存，新创建出来的整数对象的内存不会被释放，而是留着以后再次创建整数对象时继续使用。这样可以减少new操作，提高效率。range (10000000)会同时创建大约10000000个整数对象，这些内存都不会释放给系统。
=========性能=======
1、xrange的性能、内存占用都比range好（range返回的是list，xrange返回的是迭代对象，省内存，在每次迭代时，根据步长计算出下一个值，内存占用少，性能比较好）
2、局部变量的访问速度，比全局变量、内建变量都要快，如果函数中，需要频繁使用某个全局变量或内建函数时，那么可以考虑先将这个全局变量或内建函数赋值给一个局部变量，后面代码直接访问这个局部变量
3、，比自己for要效率高
4、
5、虽然python是动态语言，但是在执行python代码前，也有编译的过程。平时大家看到的pyc文件就是python编译后的结果
6、当代码中需要使用不需要改变的序列时，应该采用tuple，而不是list； 用tuple效率更高
7、创建一个list:
法一：
result = []
for item in src:
if item%2 == 0:
result.append(item)
由于python是动态语言，python运行到result.append(item)代码时，它并不知道这里是调用了list的append方法，它只能是按照通用的方式来执行：
1) 加载变量result
2) 找到变量result的名称为"append"的方法
3) 执行该方法
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法二：法二比法一更快
result = [item for item in src if (item%2)==0]
我们已经通过result = [item for item in...]的方式让python在编译期间就知道这里是够造一个list，所以python在运行期间就直接调用了append方法，省去了查找名称为“append”函数的过程
8、合并两个list，用extend比append要快
每当append元素时，list发现当前数组的大小不够用时，会resize内存。所以append()会导致多次重分配内存，影响了性能。而list在执行+操作时，会事先算好需要的内存大小，并一次性调整好。
法一：
tmp = []
for item in src:
tmp.append(item)
法二：
tmp = []
tmp+=src #or tmp.extend(src)
9、判断字符串是否已***开头
src_str.find(sub_str) 性能最差； src_str.startswith(sub_str) 性能中等； src_str[:len(sub_str)] == sub_str 性能最好。综合来看，推荐src_str.startswith(sub_str)，因为其可读性要比其他二者要好
10、xx is None的性能比xx == None的性能好
a is b，其实只是比较a和b的内存地址是否相同，如果a和b的地址相同，那么a和b必然是同一个对象。a == b，首先会比较a和b的地址是否相同，如果地址相同，则直接返回True了，如果地址不同，则会继续比较a和b的内容，所以比 a is b要慢。
python中None、False、True是存放在唯一的一个内存中，只有在地址相同的情况下，才会等于None、False、True，所以可以使用is代替==。类、函数变量也可以如此。其他情况不能使用is 代替==
11、需要被频繁运行的代码部分，尽量不要使用exec，因为exec中传入的代码是无法事先经过编译的，只能在每次运行到exec时临时编译成python指令，性能非常低。
如果exec中仅仅给某个变量赋值，那么可以使用eval代替（eval性能也不高，但是比exec要好一点）
12、import只能导入模块，不能导入模块中的对象（类、函数、变量等）,如果想只导入特定的类、函数、变量则用from A import getName即可