20 Tipps zur Python-Nutzung, zum Sammeln empfohlen!

1. Verwirrende Operationen

In diesem Abschnitt werden einige verwirrende Python-Operationen verglichen. 1.1 Zufallsstichprobe mit Ersatz und Zufallsstichprobe ohne Ersatz ee

Kopieren und Variablen-Aliasing In Kombination Zusammengenommen ist es leicht zu verwechseln:

import random
random.choices(seq, k=1)  # 长度为k的list，有放回采样
random.sample(seq, k)     # 长度为k的list，无放回采样

Die Änderung des Alias ​​wirkt sich auf die Originalvariablen aus. Die Elemente in der (flachen) Kopie sind Aliase der Elemente in der Originalliste, während die tiefe Kopie rekursiv kopiert wird Die Deep-Copy-Änderungen wirken sich nicht auf die Originalvariablen aus.

2、常用工具

2.1 读写 CSV 文件

import csv
# 无header的读写
with open(name, 'rt', encoding='utf-8', newline='') as f:  # newline=''让Python不将换行统一处理
    for row in csv.reader(f):
        print(row[0], row[1])  # CSV读到的数据都是str类型
with open(name, mode='wt') as f:
    f_csv = csv.writer(f)
    f_csv.writerow(['symbol', 'change'])

# 有header的读写
with open(name, mode='rt', newline='') as f:
    for row in csv.DictReader(f):
        print(row['symbol'], row['change'])
with open(name, mode='wt') as f:
    header = ['symbol', 'change']
    f_csv = csv.DictWriter(f, header)
    f_csv.writeheader()
    f_csv.writerow({'symbol': xx, 'change': xx})

注意，当 CSV 文件过大时会报错：_csv.Error: field larger than field limit (131072)，通过修改上限解决

import sys
csv.field_size_limit(sys.maxsize)

csv 还可以读以 \t 分割的数据

f = csv.reader(f, delimiter='\t')

2.2 迭代器工具

itertools 中定义了很多迭代器工具，例如子序列工具：

import itertools
itertools.islice(iterable, start=None, stop, step=None)
# islice('ABCDEF', 2, None) -> C, D, E, F

itertools.filterfalse(predicate, iterable)         # 过滤掉predicate为False的元素
# filterfalse(lambda x: x < 5, [1, 4, 6, 4, 1]) -> 6

itertools.takewhile(predicate, iterable)           # 当predicate为False时停止迭代
# takewhile(lambda x: x < 5, [1, 4, 6, 4, 1]) -> 1, 4

itertools.dropwhile(predicate, iterable)           # 当predicate为False时开始迭代
# dropwhile(lambda x: x < 5, [1, 4, 6, 4, 1]) -> 6, 4, 1

itertools.compress(iterable, selectors)            # 根据selectors每个元素是True或False进行选择
# compress(&#39;ABCDEF&#39;, [1, 0, 1, 0, 1, 1]) -> A, C, E, F

序列排序：

sorted(iterable, key=None, reverse=False)

itertools.groupby(iterable, key=None)              # 按值分组，iterable需要先被排序
# groupby(sorted([1, 4, 6, 4, 1])) -> (1, iter1), (4, iter4), (6, iter6)

itertools.permutations(iterable, r=None)           # 排列，返回值是Tuple
# permutations('ABCD', 2) -> AB, AC, AD, BA, BC, BD, CA, CB, CD, DA, DB, DC

itertools.combinations(iterable, r=None)           # 组合，返回值是Tuple
itertools.combinations_with_replacement(...)
# combinations('ABCD', 2) -> AB, AC, AD, BC, BD, CD

多个序列合并：

itertools.chain(*iterables)                        # 多个序列直接拼接
# chain('ABC', 'DEF') -> A, B, C, D, E, F

import heapq
heapq.merge(*iterables, key=None, reverse=False)   # 多个序列按顺序拼接
# merge('ABF', 'CDE') -> A, B, C, D, E, F

zip(*iterables)                                    # 当最短的序列耗尽时停止，结果只能被消耗一次
itertools.zip_longest(*iterables, fillvalue=None)  # 当最长的序列耗尽时停止，结果只能被消耗一次

2.3 计数器

计数器可以统计一个可迭代对象中每个元素出现的次数。

import collections
# 创建
collections.Counter(iterable)

# 频次
collections.Counter[key]                 # key出现频次
# 返回n个出现频次最高的元素和其对应出现频次，如果n为None，返回所有元素
collections.Counter.most_common(n=None)

# 插入/更新
collections.Counter.update(iterable)
counter1 + counter2; counter1 - counter2  # counter加减

# 检查两个字符串的组成元素是否相同
collections.Counter(list1) == collections.Counter(list2)

2.4 带默认值的 Dict

当访问不存在的 Key 时，defaultdict 会将其设置为某个默认值。

import collections
collections.defaultdict(type)  # 当第一次访问dict[key]时，会无参数调用type，给dict[key]提供一个初始值

2.5 有序 Dict

import collections
collections.OrderedDict(items=None)  # 迭代时保留原始插入顺序

3、高性能编程和调试

3.1 输出错误和警告信息

向标准错误输出信息

import sys
sys.stderr.write('')

输出警告信息

import warnings
warnings.warn(message, category=UserWarning)  
# category的取值有DeprecationWarning, SyntaxWarning, RuntimeWarning, ResourceWarning, FutureWarning

控制警告消息的输出

$ python -W all     # 输出所有警告，等同于设置warnings.simplefilter('always')
$ python -W ignore  # 忽略所有警告，等同于设置warnings.simplefilter('ignore')
$ python -W error   # 将所有警告转换为异常，等同于设置warnings.simplefilter('error')

3.2 代码中测试

有时为了调试，我们想在代码中加一些代码，通常是一些 print 语句，可以写为：

# 在代码中的debug部分
if __debug__:
    pass

一旦调试结束，通过在命令行执行 -O 选项，会忽略这部分代码：

$ python -0 main.py

3.3 代码风格检查

使用 pylint 可以进行不少的代码风格和语法检查，能在运行之前发现一些错误

pylint main.py

3.4 代码耗时

耗时测试

$ python -m cProfile main.py

测试某代码块耗时

# 代码块耗时定义
from contextlib import contextmanager
from time import perf_counter

@contextmanager
def timeblock(label):
    tic = perf_counter()
    try:
        yield
    finally:
        toc = perf_counter()
        print('%s : %s' % (label, toc - tic))

# 代码块耗时测试
with timeblock('counting'):
    pass

代码耗时优化的一些原则

• Konzentrieren Sie sich auf die Optimierung dort, wo Leistungsengpässe auftreten, nicht auf den gesamten Code.
• Vermeiden Sie die Verwendung globaler Variablen. Lokale Variablen werden schneller gesucht als globale Variablen, und die Ausführung von Code, der globale Variablen innerhalb einer Funktion definiert, ist in der Regel 15–30 % schneller.
• Vermeiden Sie die Verwendung von , um auf Eigenschaften zuzugreifen. Es ist schneller, from module import name zu verwenden, um die häufig aufgerufene Klassenmitgliedsvariable self.member in eine lokale Variable einzufügen.
• Versuchen Sie, integrierte Datenstrukturen zu verwenden. str, list, set, dict usw. sind in C implementiert und laufen sehr schnell.
• Vermeiden Sie die Erstellung unnötiger Zwischenvariablen und copy.deepcopy().
• String-Splicing, wie z. B. a + ':' + b + ':' + c, erzeugt viele nutzlose Zwischenvariablen, ':',join([a, b, c]) jedoch nicht effiziente wenige. Darüber hinaus müssen Sie überlegen, ob eine Zeichenfolgenverkettung erforderlich ist. Beispielsweise ist print(':'.join([a, b, c])) weniger effizient als print(a, b, c, sep=':'. ).

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