要想事实现字符串连接，可以通过加号、逗号、直接连接、格式化、 join()函数等方法来实现。如果想具体了解python字符串连接的方法，那不妨接着往下看吧!
Python字符串连接
1、加号：如果有其他编程语言开发经验的人，肯定知道很多语言里面是用加号连接两个字符串，在Python编程语言中，同样可以直接用 “+” 来连接两个字符串。
print 'Python' + 'Tab'
结果：
PythonTab
2、逗号：使用逗号连接两个字符串，如果两个字符串用“逗号”隔开，那么这两个字符串将被连接，但是，字符串之间会多出一个空格。
print 'Python','Tab'
结果：
Python Tab
3、直接连接：这种方式是Python 独有的，只要把两个字符串放在一起，中间有空白或者没有空白，两个字符串将自动连接为一个字符串。
print 'Python''Tab'
结果：
PythonTab
4、格式化：这种方式功能比较强大，借鉴了C语言中 printf 函数的功能，如果你有C语言基础，看下文档就知道了。这种方式用符号“%”连接一个字符串和一组变量，字符串中的特殊标记会被自动用右边变量组中的变量替换：
print '%s %s'%('Python', 'Tab')
结果：
Python Tab
5、join()函数：利用字符串的函数 join 。这个函数接受一个列表，然后用字符串依次连接列表中每一个元素：
str_list = ['Python', 'Tab']
a = ''
print a.join(str_list)
结果：
PythonTab
如何提高Python运行效率
1、多进程行并行编程：对于CPU密集型的程序，可以使用multiprocessing的Process，Pool等封装好的类，通过多进程的方式实现并行计算。但是因为进程中的通信成本比较大，对于进程之间需要大量数据交互的程序效率未必有大的提高。
2、多线程并行编程：对于IO密集型的程序，multiprocessing.dummy模块使用multiprocessing的接口封装threading，使得多线程编程也变得非常轻松。
分布式：multiprocessing中的Managers类提供了可以在不同进程之共享数据的方式，可以在此基础上开发出分布式的程序。不同的业务场景可以选择其中的一种或几种的组合实现程序性能的优化。
3、优化算法时间：算法的时间复杂度对程序的执行效率影响较大，在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度，如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。
不同的场景有不同的优化方式，总得来说，一般有分治，分支界限，贪心，动态规划等思想。
4、针对循环的优化：每种编程语言都会强调需要优化循环。当使用Python的时候，你可以依靠大量的技巧使得循环运行得更快。
然而，开发者经常漏掉的一个方法是：避免在一个循环中使用点操作。优化循环的关键，是要减少Python在循环内部执行的工作量，因为Python原生的解释器在那种情况下，真的会减缓执行的速度。
5、函数选择：在循环的时候使用xrange而不是range;使用xrange可以节省大量的系统内存，因为xrange()在序列中每次调用只产生一个整数元素。
而range()将直接返回完整的元素列表，用于循环时会有不必要的开销。在python3中xrange不再存在，里面range提供一个可以遍历任意长度的范围的iterator。
6、使用性能分析工具：除了上面在ipython使用到的timeit模块，还有cProfile。
cProfile的使用方式也非常简单：python –m cProfile filename.py，filename.py是要运行程序的文件名，可以在标准输出中看到每一个函数被调用的次数和运行的时间，从而找到程序的性能瓶颈，然后可以有针对性地优化。
python的编译和运行方法
1、windows命令行工具：在键盘上用windows+R打开windows命令行工具，并输入python，敲回车，在>>>后面输入python语句(如print(“hello world”);)，敲回车，可以用exit()函数退出 。
2、调用IDLE启动图形化运行环境。
3、调用IDLE，按Ctrl+N打开一个新的窗口，输入语句后按F5保存并运行程序。
4、用任何文本编辑器编写程序，用windows命令行来打开该文件 。
5、将python集成到eclipse、pyCharm等大型编辑器中。
