9个Python实用技巧,让代码优雅又高效!
![](/skin/images/mar_09.png)
![](/skin/images/mar_10.png)
![](/skin/images/mar_07.png)
![](/skin/images/mar_08.png)
这些技巧乍看起来可能不起眼,但它们可以带来效率上的重大改进。让我们深入研究其中9个方法,改变你编写和优化Python代码的方式。
编程君将在代码示例中添加注释以提供更多的上下文和解释。如今大数据时代已经到来,Python技术在编程中已成为这个时代不可或缺的一部分,因此编程君为大家准备了书籍《Python深度学习》.pdf,限时扫码,免费领取!
01
字符串连接优化性能实验:
# 使用 + 连接字符串def concat_plus(): result = "" for word in
mylist:
result += word + " " # 这里的 += 操作会在每次迭代时创建新字符串 returnresult
# 使用 join() 连接字符串def concat_join(): return " ".join(mylist) # join() 更高效,尤其在处理大量字符串时# 直接连接字符串字面量def concat_directly(): return "Yang" + "Zhou" + "is" + "writing" # 编译时优化,非常快02
列表创建方法性能测试:
# 使用 [] 直接创建空列表print(timeit.timeit([], number=10 ** 7)) # 直接使用字面量语法更快# 使用 list() 创建空列表print(timeit.timeit(list, number=10 ** 7)) # 函数调用相对较慢
03
集合与列表的成员测试实际应用:
# 列表成员测试print(timeit.timeit(list_membership_test, number=1000)) # O(n) 时间复杂度# 集合成员测试print(timeit.timeit(set_membership_test, number=1000)) # 平均 O(1) 时间复杂度
没基础?从0开始学Python?
莫慌!编程君为大家准备了这本专门为0基础小白设计的《Python入门书》.pdf资料!让你快速上手编程,干货满满~。限时扫码,免费领取!04
快速数据生成应用示例:
# 使用普通循环生成平方列表def generate_squares_for_loop():
squares = []
for i in range(1000):
squares.append(i * i) # 逐个添加元素 returnsquares
# 使用列表解析生成平方列表def generate_squares_comprehension(): return [i * i for i in range(1000)] # 列表解析,更快更简洁05
循环中的局部变量优化代码优化:
# 使用对象属性def test_dot_notation(): for _ in range(1000
):
obj.value += 1 # 每次迭代都要访问对象属性# 使用局部变量def test_local_variable():value = obj.value
for _ in range(1000):
value += 1 # 使用局部变量,访问更快 obj.value = value06
利用内置模块和库实用示例:
# 使用自定义函数计数def count_frequency_custom(lst):
frequency = {}
for item inlst:
frequency[item] = frequency.get(item, 0) + 1 returnfrequency
# 使用内置 Counter 计数def count_frequency_builtin(lst): return Counter(lst)编程君为大家准备了Python思维导图,搭建知识网络,快速梳理知识点,限时0元,免费领取!07
函数调用:使用缓存装饰器优化实例:
# 普通斐波那契函数def fibonacci(n): if n in (0, 1
):
returnn
return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)
# 使用缓存的斐波那契函数@functools.cachedef fibonacci_cached(n): if n in (0, 1):
returnn
return fibonacci_cached(n - 1) + fibonacci_cached(n - 2)08
无限循环:while 1 vs while True实践建议:
# 使用 while True 创建无限循环def loop_with_true(): i = 0 while True
:
if i >= 1000:
break i += 1# 使用 while 1 创建无限循环def loop_with_one(): i = 0 while 1:
if i >= 1000:
break i += 109
智能模块导入实践应用:
# 在函数内部导入模块def my_function(): import heavy_module # 函数被调用时才导入模块 # 其他代码
综合这些技巧,开发者可以显著提升Python代码的执行速度。合理地运用这些方法,可以使Python程序运行得更快,提高整体效率。编程君为大家准备了《人工智能:复杂问题求解的结构和策略》,帮助大家更好的梳理学习人工智能。限时扫码免费领取!
扫码回复【人工智能】
免费领取完整版pdf资料
(内部学员联系专属辅导员即可)
编程君建了一个专门的Python学习资源分享群!汇集众多编程人!群内除了有Python学习、技能提升、工作各个环节的指导交流外,还会定期分享行业资讯、实用工具资料包、书籍推荐、大咖分享会等等信息,Python干货信息不断发送!长按识别二维码立即进群
你是否想探索Python奥秘?
你是否困惑难以系统性学习Python?
你是否在学习过程中遇到问题却无人可请教?
……
如果你有以上问题,那就快来参与品职Python系列课!我们提供丰富多样的课程选择,包括技能培训、学术课程等,满足您的学习需求。
扫码添加老师微信
咨询具体课程详情