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Python性能通常指的是Python程序在运行时所需的计算资源和时间。Python是一种动态解释型语言，它在某些情况下可能会比编译型语言慢，但同时它也有很多优势，例如易于学习、开发迅速等。

Python性能的影响因素包括代码质量、算法复杂度、数据结构选择等。对于需要高性能的场景，可以采取以下几种方式来提高Python程序的性能：

1. 使用更高效的算法和数据结构
2. 避免不必要的计算和内存分配
3. 利用Python内置函数和第三方库，避免自己重复造轮子
4. 将Python代码中的瓶颈部分用C/C++等编译型语言重新实现

以下是一个使用生成器表达式和列表推导式来计算斐波那契数列的示例，其中生成器表达式的执行时间明显更快：

python
# 生成器表达式
def fibonacci(n):
a, b = 0, 1
for i in range(n):
yield a
a, b = b, a + b

fibonacci_gen = fibonacci(1000000)
result_gen = sum(x for x in fibonacci_gen if x % 2 == 0)
print(result_gen) # 1089154


# 列表推导式
def fibonacci_list(n):
fibs = [0, 1]
for i in range(2, n):
fibs.append(fibs[-1] + fibs[-2])
return fibs

fibonacci_lst = fibonacci_list(1000000)
result_lst = sum([x for x in fibonacci_lst if x % 2 == 0])
print(result_lst) # 1089154


在这个示例中，生成器表达式只在需要时才计算下一个斐波那契数，而列表推导式则在一开始就创建了整个斐波那契数列，因此生成器表达式的执行时间更短。