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Python優(yōu)化代碼的技巧分享

 更新時間:2023年09月15日 08:22:49   作者:工業(yè)四次元  
Python?是?一種用著很爽的語言,Python也有著很多特性和技巧,可以幫助我們編寫更高效、更優(yōu)雅、更易維護的代碼,下面小編為大家整理了一些常用的Python代碼優(yōu)化的簡單小技巧,希望對大家有所幫助

短路運算(Short-circuit operation)

咱們都知道,短路運算也就是 ”與 ,或 ,非“ 這幾個組成。但是有些時候,我們很多 if-else語句其實可以使用這種短路運算來簡寫代碼的。

例, 獲取用戶信息,不存在的用戶則返回匿名用戶, 代碼:

def get_user(user):
    # 常規(guī)代碼
    if user:
        return user
    return "匿名用戶"
# 短路來簡寫代碼
def get_user(user):
    return user or "匿名用戶"

使用短路運算處理,那么就只需要一行代碼即可,這樣寫也挺易讀的。

切片替代循環(huán)(Slice)

使用切片代替循環(huán)或遞歸來操作序列。切片是一種用于從一個序列(如字符串、列表、元組等)中獲取一部分或全部元素的語法。

例,反轉數(shù)據(jù),代碼:

# 使用循環(huán)
def reverse(lst):
    new_lst = []
    for i in range(len(lst) - 1, -1, -1):
        new_lst.append(lst[i])
    return new_lst
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
print(reverse(lst)) # [5, 4, 3, 2, 1]
# 使用切片
def reverse(lst):
    return lst[::-1]
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
print(reverse(lst)) # [5, 4, 3, 2, 1]

切片的操作比循環(huán)或遞歸更簡單并且高效,因為切片是基于內置函數(shù)實現(xiàn)的,而循環(huán)或遞歸是基于自定義函數(shù)實現(xiàn)。

列表推導式(List Comprehension)

列表推導式是一種用于從一個可迭代對象(如列表、元組、字典、集合等)創(chuàng)建一個新的列表的簡潔的語法。

例,從一個列表中篩選出所有的偶數(shù),并將它們乘以2,代碼:

# 使用普通的循環(huán)
lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
new_lst = []
for x in lst:
    if x % 2 == 0:
        new_lst.append(x * 2)
print(new_lst) # [4, 8, 12]
# 使用列表推導式
lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
new_lst = [x * 2 for x in lst if x % 2 == 0]
print(new_lst) # [4, 8, 12]

一行代碼實現(xiàn)循環(huán)、條件判斷和賦值等操作,提高了代碼的可讀性和效率,而且運行速度也更快(可以思考一下為什么更快)。

生成器表達式(Generator Expression)

生成器表達式是一種類似于列表推導式的語法,但是它不會一次性生成一個完整的列表,而是返回一個生成器對象,可以按需逐個產生元素。

例,計算一個列表中所有偶數(shù)的平方和,代碼:

# 使用普通的循環(huán)
lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
sum = 0
for x in lst:
    if x % 2 == 0:
        sum += x ** 2
print(sum) # 56
# 使用生成器表達式
lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
sum = sum(x ** 2 for x in lst if x % 2 == 0)
print(sum) # 56

這個生成器表達式可以節(jié)省內存空間,提高性能,適合處理大量或無限的數(shù)據(jù),而且不會占用額外的內存空間,特別適用于讀取大批量的數(shù)據(jù)。當然我們也可以用yeild也能做一個生成器,這個太東西很牛逼。

枚舉(Enumerate)

枚舉是一種用于同時獲取可迭代對象中的元素和索引的函數(shù)。枚舉可以避免使用額外的變量來記錄索引,提高了代碼的可讀性和效率。

例,打印一個列表中每個元素及其對應的索引,代碼:

# 使用普通的循環(huán)
lst = ["a", "b", "c", "d", "e"]
index = 0
for x in lst:
    print(index, x)
    index += 1
# 輸出:
# 0 a
# 1 b
# 2 c
# 3 d
# 4 e
# 使用枚舉
lst = ["a", "b", "c", "d", "e"]
for index, x in enumerate(lst):
    print(index, x)
# 輸出:
# 0 a
# 1 b
# 2 c
# 3 d
# 4 e

使用枚舉的代碼更加簡潔和清晰,而且不需要手動更新索引。

三元運算符(Ternary Operator)

三元運算符是一種用于根據(jù)一個條件表達式來選擇兩個不同的值的簡潔的語法。

例,根據(jù)一個數(shù)字的正負來賦值一個字符串,代碼:

# 使用普通的if-else語句
num = -5
if num > 0:
    sign = "positive"
else:
    sign = "negative"
print(sign) # negative
# 使用三元運算符
num = -5
sign = "positive" if num > 0 else "negative"
print(sign) # negative

三元運算符可以用一行代碼實現(xiàn)簡單的條件判斷和賦值,提高了代碼的可讀性和效率,而且不需要多余的變量和語句。

字典處理條件判斷

遇到if循環(huán)語句很長的時候,其實可以使用字典來替代,兩者的執(zhí)行效率沒有試驗過,感覺差不了多少。

例, 使用字典來判斷返回值, 代碼:

# 使用多個if-elif-else語句
def foo(x):
    if x == "a":
        return 1
    elif x == "b":
        return 2
    elif x == "c":
        return 3
    else:
        return -1
print(foo("a")) # 1
print(foo("d")) # -1
# 使用字典
def foo(x):
    dic = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}
    return dic.get(x, -1)
print(foo("a")) # 1
print(foo("d")) # -1

合理利用字典的get方法,可以減少很多代碼的使用。

裝飾器(Decorator)

裝飾器是一種用于在不修改原函數(shù)定義和調用的情況下,給函數(shù)添加額外的功能或修改其行為的語法。

例,給一個函數(shù)添加一個計時的功能,記錄其運行時間,代碼:

# 使用普通的函數(shù)調用
import time
def foo():
    # do something
    time.sleep(1)
start = time.time()
foo()
end = time.time()
print(f"foo() took {end - start} seconds to run.") 
# 使用裝飾器
import time
def timer(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end = time.time()
        print(f"{func.__name__}() took {end - start} seconds to run.")
        return result
    return wrapper
@timer # 相當于 foo = timer(foo)
def foo():
    # do something
    time.sleep(1)
foo() 

裝飾器能做的事太多了,比如flask 框架,真尼瑪裝飾器用到飛天。勇哥也就一般用于實現(xiàn)一些通用的功能,如日志、緩存、計時、權限檢查等,讓代碼可復用更強一寫。

上下文管理器(Context Manager)

上下文管理器是一種用于在執(zhí)行某些操作之前和之后自動執(zhí)行一些預設的操作的語法。上下文管理器可以用于實現(xiàn)一些資源管理的功能,

例如,打開一個文件,讀取其內容,并在完成后自動關閉文件,代碼:

# 使用普通的try-finally語句
file = open("test.txt", "r")
try:
    content = file.read()
    print(content)
finally:
    file.close()
# 使用上下文管理器
with open("test.txt", "r") as file:
    content = file.read()
    print(content)

使用上下文管理器我們一般用于 打開和關閉文件、獲取和釋放鎖、連接和斷開數(shù)據(jù)庫等。代碼的安全性問題和可讀性也很好處理。

Lambda 表達式(Lambda Expression)

lambda表達式(代替簡單的函數(shù)定義來創(chuàng)建匿名函數(shù)。lambda表達式是一種用于定義一個只有一行代碼的函數(shù)的簡潔的語法。

例,處理排序sorted,指定字段,代碼:

lst = [9,2,3,4,5,5,1,2,3]
# 不使用lambda表達式
def add(item):
   return item
print(sorted(add, item))
# 使用lambda表達式
print(sorted(lst, key=lambda x:x))

lambda表達式我們一般用來實現(xiàn)一些簡單的功能,如排序、過濾、映射等。使用匿名函數(shù),代碼有時候少寫一些外,還有一點就是 lambda 表達式用完就會在內存中舍棄,也挺好。

map 函數(shù)

map函數(shù)代替循環(huán)來對可迭代對象中的每個元素應用一個函數(shù)。map函數(shù)是一種用于將一個函數(shù)作用于一個可迭代對象中的每個元素,并返回一個新的可迭代對象的函數(shù)。

例,將一批字符列表字符串轉數(shù)字列表,代碼:

# 不使用map函數(shù)
lst = ["1", "2", "3", "4", "5"]
new_lst = []
for x in lst:
    new_lst.append(int(x))
print(new_lst) # [1, 2, 3, 4, 5]
# 使用map函數(shù)
lst = ["1", "2", "3", "4", "5"]
new_lst = list(map(int, lst))
print(new_lst) # [1, 2, 3, 4, 5]

是不是看起來代碼又少了很多,而且這種內置函數(shù),一般速度都比咱們自己寫的代碼運行效率高,基于這個強大的高階函數(shù),我們可以用來實現(xiàn)一些批量處理的功能,如類型轉換、格式化、計算,數(shù)據(jù)合并等。

filter 函數(shù)

filter函數(shù)代替循環(huán)來從可迭代對象中篩選出滿足一個條件的元素。filter函數(shù)是一種用于將一個條件函數(shù)作用于一個可迭代對象中的每個元素,并返回一個只包含滿足條件元素的新的可迭代對象的函數(shù)。

例,從一個列表中挑選符合要求的數(shù)據(jù)出來組成另一個列表,代碼:

# 不使用filter函數(shù)
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
new_lst = []
for x in lst:
    if x % 2 == 0:
        new_lst.append(x)
print(new_lst) # [2, 4]
# 使用filter函數(shù)
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
new_lst = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, lst))
print(new_lst) # [2, 4]

filter函數(shù)可以用于實現(xiàn)一些篩選和過濾的功能,如刪除空值、去重、選擇子集等,也是一個很牛的高階函數(shù)。

@properyt 裝飾器

@property 裝飾器有些時候可以用來替代 geter和setter 方法來管理類書信。這個裝飾器裝飾的函數(shù)會轉為一個屬性的語法,可以在訪問和修改屬性的時候,執(zhí)行一些額外的操作,不用顯式調用。

例,對類屬性的修改與獲取, 代碼:

# 不使用@property裝飾器
class Person:
   def __init__(self, name, age):
       self.name = name
       self.age = age
   def get_name(self):
       return self.name
   def set_name(self, name):
       if not isinstance(name, str):
           raise TypeError("name must be a string")
       self.name = name
   def get_age(self):
       return self.age
   def set_age(self, age):
       if not isinstance(age, int):
           raise TypeError("age must be an integer")
       if age < 0 or age > 150:
           raise ValueError("age must be between 0 and 150")
       self.age = age
p = Person("kira", 40) # 實例化
print(p.get_name()) # kira
print(p.get_age()) # 40
p.set_name("勇哥")
p.set_age(35)
print(p.get_name()) # 勇哥
print(p.get_age()) # 35
# 使用@property裝飾器
class Person:
   def __init__(self, name, age):
       self._name = name
       self._age = age
   @property
   def name(self):
       return self._name
   @name.setter
   def name(self, name):
       if not isinstance(name, str):
           raise TypeError("name must be a string")
       self._name = name
   @property
   def age(self):
       return self._age
   @age.setter
   def age(self, age):
       if not isinstance(age, int):
           raise TypeError("age must be an integer")
       if age < 0 or age > 150:
           raise ValueError("age must be between 0 and 150")
       self._age = age
p = Person("kira", 30)
print(p.name) # kira
print(p.age) # 30
p.name = "勇哥"
p.age = 35
print(p.name) # 勇哥
print(p.age) # 35

從上面的代碼,我們就可以了解到@property 可以做的事就很多了,比如實現(xiàn)屬性管理,數(shù)據(jù)驗證,類型轉換,緩存... 可讀性和安全性也不錯.

slots屬性

來到本文的最后一個要分享的 slots 屬性,這個事用來指定一個類可以有那些屬性的語法,可以用來替代一下__dict__ 來節(jié)省類的內存空間,因為他避免了給每個實例創(chuàng)建一個 dict 屬性來存儲所有屬性和值。一般用于內存優(yōu)化。

例,指定一個類實例時只有指定的屬性,代碼:

# 不使用__slots__屬性
class Person:
   def __init__(self, name, age):
       self.name = name
       self.age = age
p = Person("勇哥", 90)
print(p.__dict__) 
print(p.__sizeof__()) 

輸出:

{'name': '測試玩家勇哥', 'age': 90}
32

# 使用__slots__屬性
class Person:
    # 指定該類只能擁有name和age兩個屬性
    __slots__ = ("name", "age")
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age
p = Person("Alice", 20)
print(p.__sizeof__()) 
print(p.__dict__) 

輸出:

Traceback (most recent call last):
 File "D:\app\apitest\debug\ts.py", line 82, in <module>
   print(p.__dict__) # AttributeError: 'Person' object has no attribute '__dict__'
AttributeError: 'Person' object has no attribute '__dict__'
32

很明顯,這個類已經沒有了__dict__屬性了,也就是可以減少內存占用,提高訪問速度這種玩意,但是也有不好的地方,比如不能多重繼承了,也不能添加新屬性。要打印出來你限制的屬性也就只能dir 或者 getter來獲取了??傊』锇閭兛粗褂冒?。

最后,推薦一款應用開發(fā)神器

關于目前低代碼在技術領域很活躍!

低代碼是什么?一組數(shù)字技術工具平臺,能基于圖形化拖拽、參數(shù)化配置等更為高效的方式,實現(xiàn)快速構建、數(shù)據(jù)編排、連接生態(tài)、中臺服務等。通過少量代碼或不用代碼實現(xiàn)數(shù)字化轉型中的場景應用創(chuàng)新。它能緩解甚至解決龐大的市場需求與傳統(tǒng)的開發(fā)生產力引發(fā)的供需關系矛盾問題,是數(shù)字化轉型過程中降本增效趨勢下的產物。

這邊介紹一款好用的低代碼平臺——JNPF快速開發(fā)平臺。近年在市場表現(xiàn)和產品競爭力方面表現(xiàn)較為突出,采用的是最新主流前后分離框架(SpringBoot+Mybatis-plus+Ant-Design+Vue3)。代碼生成器依賴性低,靈活的擴展能力,可靈活實現(xiàn)二次開發(fā)。

以JNPF為代表的企業(yè)級低代碼平臺為了支撐更高技術要求的應用開發(fā),從數(shù)據(jù)庫建模、Web API構建到頁面設計,與傳統(tǒng)軟件開發(fā)幾乎沒有差異,只是通過低代碼可視化模式,減少了構建“增刪改查”功能的重復勞動,還沒有了解過低代碼的伙伴可以嘗試了解一下。

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