快捷方法（jupyter环境）
第2式，测算代码多次运行平均时间
平凡方法
快捷方法（jupyter环境）
第3式，按调用函数分析代码运行时间
平凡方法
快捷方法（jupyter环境）
第4式，按行分析代码运行时间
平凡方法
快捷方法（jupyter环境）
二，加速你的查找
第5式，用set而非list进行查找
低速方法
高速方法
第6式，用dict而非两个list进行匹配查找
低速方法
高速方法
三，加速你的循环
第7式，优先使用for循环而不是while循环
低速方法
高速方法
第8式，在循环体中避免重复计算
低速方法
高速方法
四，加速你的函数
第9式，用循环机制代替递归函数
低速方法
高速方法
第10式，用缓存机制加速递归函数
低速方法
高速方法
第11式，用numba加速Python函数
低速方法
高速方法
五，使用标准库函数进行加速
第12式，使用collections.Counter加速计数
低速方法
高速方法
第13式，使用collections.ChainMap加速字典合并
低速方法
高速方法
六，使用numpy向量化进行加速
第14式，使用np.array代替list
低速方法
高速方法
第15式，使用np.ufunc代替math.func
低速方法
高速方法
第16式，使用np.where代替if
低速方法
高速方法
七，加速你的Pandas
第17式，使用np.ufunc函数代替applymap
低速方法
高速方法
第18式，使用预分配存储代替动态扩容
低速方法
现在能在网上找到很多很多的学习资源，有免费的也有收费的，当我拿到1套比较全的学习资源之前，我并没着急去看第1节，我而是去审视这套资源是否值得学习，有时候也会去问一些学长的意见，如果可以之后，我会对这套学习资源做1个学习计划，我的学习计划主要包括规划图和学习进度表。
分享给大家这份我薅到的免费视频资料，质量还不错，大家可以跟着学习
