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Python 高效編程的 15 個優秀實踐

開發
本文的15個小技巧,不僅能讓代碼跑得快,還能讓代碼看起來賞心悅目,一起來看看吧!

今天我們要一起解鎖Python編程的隱藏技能,讓你的代碼飛起來!下面的15個小技巧,不僅能讓代碼跑得快,還能讓代碼看起來賞心悅目,一起來看看吧!

1. 善用列表推導式

列表推導式是Python的一大特色,簡潔又強大。

# 普通方法
squares = []
for i in range(10):
    squares.append(i**2)

# 列表推導式
squares = [i**2 for i in range(10)]

解釋:看,一行代碼就完成了循環任務,清晰明了,效率高!

2. 了解生成器

當你處理大量數據時,生成器可以節省大量內存。

# 使用列表存儲大數字
numbers = list(range(1, 1000000))

# 改用生成器
numbers = (i for i in range(1, 1000000))

生成器通過yield關鍵字創建,按需生成值,不占用全部內存。

3. 巧用內置函數

Python內置了很多寶藏函數,比如map()和filter()。

# 雙倍數字
nums_doubled = [2*x for x in range(5)]
# 同樣效果,使用map()
nums_doubled_map = list(map(lambda x: 2*x, range(5)))

map()接受一個函數和一個可迭代對象,對每個元素應用該函數。

4. 避免全局變量

盡量減少全局變量的使用,利用函數參數和返回值。

# 不好的例子
global_var = 10
def add_to_global(x):
    global global_var
    global_var += x
    return global_var

# 好的方式
def add_to_local(prev_value, x):
    return prev_value + x

局部變量更安全,避免了意外的全局狀態改變。

5. 利用上下文管理器

with語句管理資源,如文件操作,確保資源正確關閉。

# 不用with
file = open("example.txt", "r")
content = file.read()
file.close()

# 使用with
with open("example.txt", "r") as file:
    content = file.read()

自動管理,代碼更干凈,不用擔心忘記關閉文件。

6. 錯誤處理的藝術

學會優雅地處理異常,而不是忽略它們。

try:
    result = 10 / 0
except ZeroDivisionError:
    print("不能除以零哦!")

通過try-except捕獲特定錯誤,程序更健壯。

7. 列表不要用作計數器 -counter

使用collections.Counter或簡單變量計數。

# 錯誤示例
list_counter = [0] * 10
list_counter[3] += 1

# 正確示例
from collections import Counter
counter = Counter()
counter['apple'] += 1

Counter為每個元素維護計數,更直觀。

8. 理解裝飾器

裝飾器讓你的函數穿上魔法披風。

def my_decorator(func):
    def wrapper():
        print("Something is happening before the function is called.")
        func()
        print("Something is happening after the function is called.")
    return wrapper

@my_decorator
def say_hello():
    print("Hello!")

say_hello()

裝飾器增強了函數功能,而無需修改其源碼。

9. 字符串連接的智慧 +

直接使用+或join(),后者更高效。

parts = ["Hello", " ", "world!"]
# 不推薦
message = parts[0] + parts[1] + parts[2]

# 推薦
message = " ".join(parts)

當連接多個字符串時,join()性能更優。

10. 列表分片

分片不只是獲取子列表,還能快速復制或修改片段。

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
# 復制列表
copy_list = my_list[:]

# 修改片段
my_list[1:3] = [10, 11]
print(my_list)  # 輸出: [1, 10, 11, 4, 5]

分片操作靈活且高效,是列表操作的瑞士軍刀。

11. 使用set去重

當需要去除重復項時,集合(set)是不二之選。

numbers = [1, 2, 3, 2, 1, 5, 6]
unique_numbers = set(numbers)

瞬間去除重復,適用于快速查找唯一值的場景。

12. 模塊導入的講究

合理組織和導入模塊,避免全局污染。

# 不好
from math import *
sin(1)

# 推薦
import math
math.sin(1)

明確導入需要的函數,保持命名空間的清晰。

13. 代碼復用的藝術

編寫可重用的函數和類,遵循DRY原則(Don't Repeat Yourself)。

def greet(name):
    return f"Hello, {name}!"

print(greet("Alice"))
print(greet("Bob"))

通過封裝邏輯,減少重復代碼,提高代碼質量。

14. 性能分析 

使用cProfile等工具分析你的代碼瓶頸。

import cProfile
def my_function():
    pass  # 假設這里是復雜計算
cProfile.run('my_function()')

了解哪些部分慢,針對性優化。

15. 代碼風格與PEP 8

遵循PEP 8規范,讓代碼更加易讀。

  • 函數名小寫,單詞間用下劃線連接。
  • 類名首字母大寫。
  • 適當的空間和縮進,增強可讀性。
# 遵循PEP 8
def my_function():
    return "遵守規范的代碼真好看!"

風格統一,團隊協作更愉快。

好啦,以上就是今天分享的15個Python高效編程的小技巧。

責任編輯:趙寧寧 來源: 手把手PythonAI編程
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