除了序列的操作函数，比如len()来求字符串长度之外，Python还为字符串提供丰富到可以写个编辑器的API.
首先，下面的查找API都是为了查找位置，或者查一共有几次这样的操作。
如果只是想判断一个字符串是不是另一个字符串的子串的话，使用序列的in运算符就可以了。
例：
原型：str.count(sub[, start[, end]])
字符串的count函数可以数出来有多少次匹配，我们看个例子，有5个ha和3个hei
输出为5和2.
haha只能匹配两次。
再加上扩展参数：
find函数的行为是，如果能找到，则返回在序列中的坐标，如果找不到，则返回-1. rfind是从右向左查找。我们来看例子：
输出值为0和6.
找不到的例子：
输出值都是-1.
完整形式：
index和rindex的功能与find和rfind基本上一致，除了在找不到时会抛出ValueError异常而不是返回-1.
例：
所以我们需要加try...except语句来处理之：
有时候，我们希望做从头匹配或者匹配尾部。这时候就要用到startswith函数和endswith函数。例：
这两个返回值均为True.
如果需要更复杂的匹配，还是需要正则表达式。与Java等语言不同，Python中的正则表达式有专门的模块，字符串的API不负责这个事情。
yxhtest7772017-07-18关注
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python运行速度慢怎么办？6个Python性能优化技巧
Python是一门非常酷的语言，因为很少的Python代码可以在短时间内做很多事情，并且，Python很容易就能支持多任务和多重处理。
Python的批评者声称Python性能低效、执行缓慢，但实际上并非如此：尝试以下6个小技巧，可以加快Python应用程序。
关键代码可以依赖于扩展包
Python使许多编程任务变得简单，但是对于很关键的任务并不总是提供最好的性能。使用C、C++或者机器语言扩展包来执行关键任务能极大改善性能。这些包是依赖于平台的，也就是说，你必须使用特定的、与你使用的平台相关的包。简而言之,该解决方案提供了一些应用程序的可移植性,以换取性能,您可以获得只有通过直接向底层主机编程。
下面这些扩展包你可以考虑添加到你的个人扩展库中：
Cython
PyInlne
PyPy
Pyrex
这些包有不同的作用和执行方式。例如，Pyrex 让Python处理一些内存任务变得简单高效；PyInline可以直接让你在Python应用程序中使用C代码，虽然内联代码被单独编译，但是如果你能高效的利用C代码，它可以在同一个地方处理每一件事情。
使用关键字排序
有很多古老的Python代码在执行时将花费额外的时间去创建一个自定义的排序函数。最好的排序方式是使用关键字和默认的sort()方法。
优化循环
每一种编程语言都强调循环语句的优化，Python也是一样的。尽管你可以依赖于丰富的技术让循环运行的更快，然而，开发者经常忽略的一个方法是避免在循环内部使用点拼接字符串。
使用新版本
任何一个在线上搜索Python资料的人都会发现无数关于Python版本迁移的信息。通常，Python每一个版本都针对之前的一个版本做了优化和改进，以让Python运行的更快。限制因素是你喜欢的函数库是否也针对Python的新版本做了改进。
当你使用了新的函数库，获得了Python的新版本，你需要保证代码依然能够运行，检查应用，修正差异。然后，如果你仅仅是
