為了提高 convert 函數的執行效率，可以采取以下幾種方法：
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代碼優化：
- 避免在循環中進行重復計算。將那些在每次迭代中都需要計算但結果不變的部分提取到循環外。
- 使用局部變量來存儲中間結果，避免多次查找全局變量或屬性。
- 減少函數調用的開銷。如果某個函數被頻繁調用，可以考慮將其內聯化。
- 使用列表推導式（list comprehensions）替換循環，以提高代碼執行速度。
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使用內置函數和庫：
- 利用Python內置函數，例如
map()、filter() 等，這些函數通常比手寫的循環更快。
- 使用NumPy、Pandas等庫進行數學運算和數據處理，這些庫底層是用C語言編寫的，運行速度更快。
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多線程和多進程：
- 使用多線程（threading）或多進程（multiprocessing）來并行處理任務，從而加快執行速度。這對于CPU密集型任務特別有效。
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使用Just-In-Time (JIT) 編譯器：
- 使用像 Numba 或 PyPy 這樣的 JIT 編譯器可以顯著提高某些類型的代碼的執行速度。
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算法優化：
- 根據實際需求選擇合適的算法。有時候，一個簡單的算法在某些情況下可能比復雜的算法更快。
- 對算法進行優化，例如使用緩存（caching）、動態規劃（dynamic programming）等技術來避免重復計算。
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分析和測試：
- 使用性能分析工具（如：
timeit、cProfile）來確定代碼中的瓶頸，并專注于優化這些部分。
總之，提高 convert 函數的執行效率需要從多個方面進行考慮。在實際操作中，可能需要組合使用上述方法來達到最佳效果。
