Python 语言的优点可以列举出许多，语法简单易懂、模块丰富、应用广泛等等。但世界上没有有完美的东西，python 一个常被人吐槽的点就是运行速度慢。
所以，不安于现状的 Pythoner 就开发了许多工具。其中，最著名的莫过于 Cython 和 Numba。其中 Cython 可以把 Python 代码转成 C 代码执行，而 Numba 则是 Python 中的一个 JIT 编译器(即时编译器)，以此提高运行效率。
除了依赖这些工具外，在代码层面也有一些方法可以提高 Python 的运行速度：
- 使用函数。有人可能会觉得，增加了函数调用，效率会更低。但实际上，增加一次调用的影响甚微。而由于 Python 中局部变量和全局变量的实现方式不同，使用局部变量会让效率更高。
- 去掉属性访问。比如用 from math import sqrt 替代 math.sqrt。因为在进行属性访问的时候啊，会调用这个对象的 __getattribute__ 或者 __getattr__ 方法，造成了额外的开销，所以导致速度变慢。
- 使用列表推导式(List Comprehension)。列表推导式的内部迭代是 C 实现的，所以效率更高。
当然，除了软件层面的优化， 想要运行更快，硬件才是最重要的！ 咱们这儿不少读者是刚刚接触编程， 感觉编程是件特别“高大上”的事情。 所以就有人会问： “学编程的电脑有什么要求吗？” 这个答案因人而异： 若论最低入门要求， 一台能正常工作和上网的电脑即可。 但是，如果想通过Python学习， 从事Web开发、大数据开发、人工智能开发 和嵌入式开发等领域， 一台性能强大、稳定、趁手的电脑，是必备的。 所以，今天就推荐几款利器， 为各位的学习和日后的工作提速！
【戴尔灵越7591】
铝合金机身 轻至1.87kg， 作为轻薄本， 却配备了九代英特尔酷睿标压处理器，
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同样具备8G内存， 还有速度更快的固态硬盘， 可选 1TB PCle SSD。
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可选配备强大的 RTX 20系显卡，
第9代英特尔酷睿i9处理器，
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在工作之余还可以用来打游戏放松。
15.6大英寸窄边框屏幕，
可选 OLED 4K 屏幕，暗处尽显,
最高配备240Hz超高刷新率电竞屏，
毫无撕裂卡顿， 无畏地形视觉阻碍，最大减少失误概率！ 为你的暴走之旅带来极大安全保障。 对于一个进阶的coder， 仅仅是“不错”已不能满足对代码的热情， 还需要更强悍的装备来面对更复杂的开发场景。 这款不仅能让你“秒开”各种开发工具， 面对大数据、深度学习等 高性能计算的需求也不在话下。 【戴尔U2720QM显示器】
作为程序员双屏显示可以极大的提高工作效率
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开发时：一边写代码，一边查文档
调试时：一边跑代码，一边看输出
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