在人马项目中，Python代码的优化实践包括以下几个方面：
使用合适的数据结构：在Python中，使用合适的数据结构可以提高代码的效率。例如，使用字典来存储键值对数据，使用列表来存储有序的数据集合。
避免不必要的循环：避免多重循环嵌套，尽量减少不必要的循环操作。
使用生成器和迭代器：使用生成器和迭代器可以节省内存空间和提高代码执行效率。
使用内置函数和库函数：利用Python的内置函数和库函数，避免自己实现重复的功能，提高代码的复用性和可维护性。
使用适当的算法：选择合适的算法可以提高代码的效率，例如在搜索和排序等操作中选择合适的算法。
编写高效的函数和模块：避免函数过于复杂，尽量将函数拆分成小的功能模块，提高代码的可读性和可维护性。
使用缓存和优化技巧：使用缓存技巧和其他优化技巧来提高代码的执行效率，例如使用LRU缓存等。
总的来说，Python代码的优化实践是一个综合性的工作，需要结合具体的应用场景和问题进行分析和优化。通过合理的数据结构选择、算法优化和代码重构等方式，可以提高Python代码的执行效率和性能。
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