Python 作为一门重要的编程语言，在计算机科学和数据科学领域得到了广泛的应用。在 Python 中，代码的调试与性能优化是开发过程中非常重要的环节。本文将为您详细介绍 Python 代码的调试与性能优化的相关技术知识点。

一、调试技巧

1. 使用 print() 语句

Python 中最常见的调试方式是使用 print() 语句。通过在代码中加入 print() 语句，可以输出变量的值、函数的执行结果等信息，从而帮助我们排查代码中的错误。例如：

```
a = 10
print("a 的值是：", a)
```

2. 使用 assert 语句

assert 语句是用来测试代码中的条件是否为真，并在条件为假时触发 AssertionError 异常。使用 assert 语句可以帮助我们判断代码中的逻辑是否正确。例如：

```
a = 10
assert a > 0, "a 的值非正数"
```

3. 使用 break 和 continue 语句

在循环语句中，break 语句可以跳出循环，continue 语句可以跳过本次循环。使用 break 和 continue 语句可以帮助我们快速排查代码中的错误。例如：

```
for i in range(10):
    if i == 5:
        break
    else:
        print(i)
```

二、性能优化技巧

1. 使用适当的数据结构

在 Python 中，不同的数据结构的访问、插入和删除操作的复杂度是不同的。在实际开发中，根据数据的特点选择适当的数据结构可以大大提高程序的性能。例如，对于需要频繁插入和删除元素的场景，使用字典（dict）或集合（set）等数据结构比使用列表（list）更加高效。

2. 使用生成器（Generator）

生成器是一种用于迭代的函数，它可以在迭代过程中动态生成数据，从而可以避免在内存中存储大量数据的情况。使用生成器可以大大提高程序的性能。例如：

```
def fibonacci(n):
    a, b = 0, 1
    while a < n:
        yield a
        a, b = b, a + b
```

3. 使用内置函数和模块

Python 中有很多内置的函数和模块，这些函数和模块经过优化，可以比手动编写的代码更加高效。例如，使用内置的列表推导式（list comprehension）可以大大提高列表的构建速度；使用 NumPy 模块可以加快数组的计算速度。

```
# 列表推导式
a = [i for i in range(10)]

# NumPy 模块
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = np.dot(a, b)
```

通过本文的介绍，您了解了 Python 代码的调试与性能优化的相关技术知识点。在实际开发中，我们需要根据具体的场景，选择适当的调试技巧和性能优化技巧，从而提高程序的质量和性能。