请解释在Python中如何实现斐波那契数列的计算，并分别使用递归方法和动态规划方法编写示例代码。同时，请分析这两种方法在效率上的差异。

斐波那契数列是计算机编程中的经典问题，通常用来展示算法的效率和编程技巧。为了深入理解斐波那契数列的实现，我们可以借助《Python基础训练100题大全：从入门到精通》这本书来获得详尽的指导和示例代码。这本书提供了多种实现方法和对应的练习题目，非常适合你当前的学习需要。

参考资源链接：[Python基础训练100题大全：从入门到精通](https://wenku.csdn.net/doc/33sm2v6i0k?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，斐波那契数列的定义是这样的：F(0)=0, F(1)=1, F(n)=F(n-1)+F(n-2)。下面将展示两种不同的实现方法，并对比它们的效率。

递归方法是最直观的实现方式，但它的效率较低，因为它包含大量的重复计算：

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

动态规划方法通过存储已经计算过的值来避免重复计算，显著提高了效率：

    def fibonacci_dynamic(n):
        fib_sequence = [0, 1] + [0] * (n - 1)
        for i in range(2, n + 1):
            fib_sequence[i] = fib_sequence[i-1] + fib_sequence[i-2]
        return fib_sequence[n]

在对比两种方法的效率时，我们可以使用Python的`time`模块来测量执行时间。通常情况下，递归方法的执行时间远大于动态规划方法，因为递归方法中存在大量的重复计算，而动态规划方法通过使用已经计算的结果避免了这些重复。

在深入学习了这两种方法后，建议你继续阅读《Python基础训练100题大全：从入门到精通》中其他相关的题目，如数字组合、copy、九九乘法表等，进一步提升你的代码能力和理解Python编程的多方面应用。这本书不仅提供了算法的实现和练习，还包括了问题分析和解决方案的深度讲解，是你进阶学习的好帮手。

参考资源链接：[Python基础训练100题大全：从入门到精通](https://wenku.csdn.net/doc/33sm2v6i0k?spm=1055.2569.3001.10343)