一、最快查看包搜索路径的方式

当你使用 import 导入一个包或模块时，Python 会去一些目录下查找，而这些目录是有优先级顺序的，正常人会使用 sys.path 查看。

那有没有更快的方式呢？

我这有一种连 console 模式都不用进入的方法呢？

你可能会想到这种，但这本质上与上面并无区别。

二、将嵌套 for 循环写成单行

我们经常会如下这种嵌套的 for 循环代码

这里仅仅是三个 for 循环，在实际编码中，有可能会有更层。

这样的代码，可读性非常的差，很多人不想这么写，可又没有更好的写法。

这里介绍一种我常用的写法，使用 itertools 这个库来实现更优雅易读的。

三、如何使用 print 输出日志

初学者喜欢使用 print 来调试代码，并记录程序运行过程。

但是 print 只会将内容输出到终端上，不能持久化到日志文件中，并不利于问题的排查。

如果你热衷于使用 print 来调试代码（虽然这并不是最佳做法），记录程序运行过程，那么下面介绍的这个 print 用法，可能会对你有用。

Python 3 中的 print 作为一个函数，由于可以接收更多的参数，所以功能变为更加强大，指定一些参数可以将 print 的内容输出到日志文件中。

四、如何快速计算函数运行时间

计算一个函数的运行时间，你可能会这样子做

你看看你为了计算函数运行时间，写了几行代码了。

有没有一种方法可以更方便的计算这个运行时间呢？

有。

有一个内置模块叫 timeit。

使用它，只用一行代码即可。

五、利用自带的缓存机制提高效率

缓存是一种将定量数据加以保存，以备迎合后续获取需求的处理方式，旨在加快数据获取的速度。

数据的生成过程可能需要经过计算，规整，远程获取等操作，如果是同一份数据需要多次使用，每次都重新生成会大大浪费时间。所以，如果将计算或者远程请求等操作获得的数据缓存下来，会加快后续的数据获取需求。

为了实现这个需求，Python 3.2 + 中给我们提供了一个机制，可以很方便的实现，而不需要你去写这样的逻辑代码。

这个机制实现于 functool 模块中的 lru_cache 装饰器。

参数解读：

maxsize：最多可以缓存多少个此函数的调用结果，如果为None，则无限制，设置为 2 的幂时，性能最佳

typed：若为 True，则不同参数类型的调用将分别缓存。