编写高效Python代码与正则表达式全解析
代码性能分析与优化
在编程中，代码的正确性和可读性应始终放在首位。正如 Donald Knuth 所说：“过早优化是万恶之源”。在大多数情况下，为了追求速度而对代码进行优化往往会引入大量错误，并且还会浪费时间。特别是在科学计算领域，代码的正确性是首要考虑因素，只有在确保代码正确的前提下，才会考虑执行速度。
不过，当速度确实成为一个重要问题时，我们就需要找出程序中耗时最多的部分，并对这些部分进行优化。这种操作称为代码性能分析（Profiling），Python 提供了便捷的工具来实现这一功能。
在 Jupyter 中，可以使用以下特殊命令对代码进行性能分析。例如，要分析simulate_drift程序，可以这样调用：
# call simulate_drift.py with N = 1000 and p = 0.1 In [1]: %run -p simulate_drift.py 1000 0.1其中，%run命令的-p选项会调用 Python 性能分析器。运行上述命令后，可能会得到类似以下的输出：
10327728 function calls in 3.154 seconds Ordered by: internal time ncalls tottime percall cumtime percall filena
