更快的 Python（Python Faster Way）使用代码示例来说明如何书写 Python 代码能带来更高的性能。本文对代码进行了讲解，从性能和可读性等角度来选择出最适合的写法。
例子 1：字符串格式化
- 最差/最优时间比：1.95
- 使用建议：Python 3.7 或以上推荐使用 f-string，其他版本推荐使用 format 方法。
- 说明：字符串格式化是代码中最常遇到的情况，虽然在连接少量字符串的情景中，使用+号的性能最优，但是使用+号的代码可读性最差。如果使用 Python 3.7 或优以上版本，可以使用 f-string 来解决这个问题，f-string 的性能比 format 方法和%操作符的性能都要高，可读性也比+号好。
例子 2：字典的初始化
- 最差/最优时间比：1.83
- 使用建议：使用字面量初始化字典（以及其他集合类型）。
- 说明：Python 中初始化集合类型时使用字面量的方式，解释器会直接调用 BUILD_MAP 等字节码来创建，如果用构造函数的方式来创建，则需要先查询构造方法，再执行构造方法。使用字面量初始化，Python 代码也更简洁。
例子 3：内置排序方法
- 最差/最优时间比：1.26
- 使用建议：根据是否需要修改原始值来决定使用哪个方法。
- 说明：sorted 和 list.sort 方法是 Python 中内置的排序方法，sorted 方法不会修改原始值，list.sort 方法在原始值上直接排序，会修改原始值。比较这两个方法的性能差异，意义不大。
例子 4：初始化多个变量
- 最差/最优时间比：1.01
- 使用建议：推荐使用第二种。
- 说明：从字节码中可以看出两种方式出了执行顺序之外，基本一致，所以性能上也非常接近。
例子 5：多个变量的比较
- 最差/最优时间比：1.11
- 使用建议：推荐使用第二种。
- 说明：使用第一种方法能带来一定的性能提升，但是提升有限，在实际情况中也很少出现多个变量连续比较大小的情况，并且第一种方法非常不 Pythonic，所以推荐使用第二种。
例子 6：if true 的条件判断
- 最差/最优时间比：1.17
- 使用建议：推荐使用第一种。
- 说明：从字节码上看，第一种方法的性能最高，并且语法上也更加简洁。
例子 7：if false 的条件判断
- 最差/最优时间比：1.10
- 使用建议：推荐使用第一种。
- 说明：从字节码上看，第一种方法的性能最高，语法角度上，if not 写成第二种和第三种都是不推荐的。
例子 8：判断 list 是否为空
- 最差/最优时间比：1.55
- 使用建议：根据具体需求，优先使用前两种。
- 说明：前两种代码性能更高，代码更简洁。同时，空列表 a 并不等于 None，所以使用 if a is None 无法实现对空列表的判断。
例子 9：判断 object 是否为空
- 最差/最优时间比：1.00
- 使用建议：根据具体需求，优先使用前两种。
- 说明：理由同上一个例子。
例子 10：遍历可迭代对象
- 最差/最优时间比：1.12
- 使用建议：根据具体情况选择。
- 说明：两者性能差别不大，使用 enumerate 方法，可以不需要取对象的长度，可以直接获取到对象的 index。