如何利用Python实现斐波那契数列，并比较递归与循环两种方法的效率差异？请提供示例代码。

斐波那契数列是一种经典的算法问题，通常用来教授递归和循环的使用。理解递归与循环在实现斐波那契数列时的效率差异，可以帮助我们更好地掌握算法优化的方法。以下是如何用Python实现斐波那契数列的两种方法，并对比它们的效率差异。

参考资源链接：[4斐波那契数列python实现](https://wenku.csdn.net/doc/64520f69fcc5391368007921?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，递归方法实现斐波那契数列是非常直观的，代码如下：

def fibonacci_recursive(n):
    if n <= 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    else:
        return fibonacci_recursive(n-1) + fibonacci_recursive(n-2)

然而，递归方法虽然代码简洁，但它的效率较低，因为它包含大量的重复计算。对于较大的`n`值，递归方法会变得非常慢。

接下来，我们来看看循环方法，它通过迭代来计算斐波那契数列，避免了重复计算的问题：

def fibonacci_loop(n):
    if n <= 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    else:
        a, b = 0, 1
        for i in range(2, n+1):
            a, b = b, a + b
        return b

循环方法的效率比递归方法高得多，因为它不需要重复计算已知的斐波那契数。

为了比较两者的效率，我们可以使用`time`模块来计算执行时间：

import time

n = 35  # 示例使用较大的n值以突出效率差异

start_time = time.time()
fibonacci_recursive(n)
print(

参考资源链接：[4斐波那契数列python实现](https://wenku.csdn.net/doc/64520f69fcc5391368007921?spm=1055.2569.3001.10343)