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Python Significant Optimizations 是指 Python 编程语言的一系列优化措施，以提高其性能和效率。这些优化措施通常是实现在 Python 解释器层面上的，并且在每个新版本中得到改进和扩展。

以下是几个 Python 中的显著优化：

1. 使用局部变量：在函数中使用局部变量比全局变量更快。因为访问全局变量需要通过字典进行查找，而局部变量可以直接访问。

2. 生成器表达式：当需要处理大量数据时，使用生成器表达式比列表推导式更高效。因为生成器表达式只在需要时产生值，而不是立即生成所有值。

3. 字符串格式化：使用 f-strings 或内置的 format() 方法进行字符串格式化比使用旧的 % 运算符更快，更具可读性。

4. 列表解析式：列表解析式是一种快速创建列表的语法糖。相比于循环和条件语句，它的执行速度更快。

5. 编译型库：Python 中有很多编译型库，如 NumPy 和 Pandas，它们使用 C 语言编写，因此执行速度更快。

6. 函数调用优化：Python 在函数的调用过程中会涉及到栈的操作，如果函数嵌套过深，栈的大小就会变得很大，这会影响程序的性能。为了解决这个问题，Python 使用了尾递归优化和函数内联等技术。

7. 背景编译：在 Python 中，每次加载模块时都需要进行解释和编译。通过使用背景编译，可以将编译过程移到后台，从而减少了启动时间。

这些优化措施并非全部，但它们是常见的一些示例，以提高 Python 的执行效率和性能。