虽然运行速度慢是 Python 与生俱来的特点，大多数时候我们用 Python 就意味着放弃对性能的追求。但是，就算是用纯 Python 完成同一个任务，老手写出来的代码可能会比菜鸟写的代码块几倍，甚至是几十倍（这里不考虑算法的因素，只考虑语言方面的因素）。很多时候，我们将自己的代码运行缓慢地原因归结于python本来就很慢，从而心安理得地放弃深入探究。

但是，事实真的是这样吗？面对python代码，你有分析下面这些问题吗：

• 程序运行的速度如何？
• 程序运行时间的瓶颈在哪里？
• 能否稍加改进以提高运行速度呢？

为了更好了解python程序，我们需要一套工具，能够记录代码运行时间，生成一个性能分析报告，方便彻底了解代码，从而进行针对性的优化（本篇侧重于代码性能分析，不关注如何优化）。

用 Python 时间也算不短了，但总感觉自己在用写 C++ 代码的思维写 Python，没有真正用到其作为脚本语言的优势。之前刷 LeetCode 时，自己的 Python 代码总是很长，很像披着 Python 外衣的 C++ 代码（放在这里，不断重构中）。

逃课，在大多数人眼中都是“坏学生”的专利，一说起逃课，就会联想起逃课打游戏，逃课出去玩，逃课把妹等。然而，还可以为了学习而逃课，这里我们要说的就是逃课去学习的故事。

为什么我要逃掉算法课？

写这篇文章的时候我本来应该在教室上《算法分析与设计》这门课，算法对于学计算机的同学来说，重要性不言而喻。我们应该花费大量的时间去熟悉各种算法，同时了解算法背后的思想。那么我为什么会逃掉这么重要的一门课呢？