Code pythonique : écrire du Python propre et efficace
Python est célèbre pour sa simplicité et sa lisibilité, souvent résumées par le terme « Pythonic ». Mais que signifie réellement écrire du code Pythonic ?
Que signifie « Pythonique » ?
Le terme « Pythonic » fait référence à un code qui suit le style encouragé par la communauté Python. Le code Pythonic exploite les atouts du langage et met l’accent sur la lisibilité, la simplicité et l’élégance. La meilleure façon de comprendre ce qu'est Pythonic est de lire The Zen of Python (PEP 20), un recueil de principes directeurs qui capturent l'essence de la philosophie de conception de Python.
Voici quelques principes clés du Zen of Python :
- Mieux vaut beau que laid.
- L'explicite vaut mieux qu'implicite.
- Mieux vaut simple que complexe.
- La lisibilité compte.
Plongeons dans quelques conseils pratiques pour écrire du code Pythonic.
1. Tirez parti des fonctions intégrées de Python
Python est livré avec un riche ensemble de fonctions intégrées qui peuvent rendre votre code plus concis et expressif. Des fonctions comme sum(), any(), all() et sorted() peuvent souvent remplacer du code plus verbeux, rendant vos intentions plus claires.
# Non-Pythonic total = 0 for i in range(10): total += i # Pythonic total = sum(range(10))
Utiliser sum() ici rend non seulement le code plus court mais également plus lisible.
De même, any() peut être utilisé pour simplifier les vérifications conditionnelles dans une collection.
# Non-Pythonic found = False for item in items: if item > 10: found = True break # Pythonic found = any(item > 10 for item in items)
Dans cet exemple, any() est utilisé pour exprimer directement l'intention, rendant le code plus pythonique.
2. Utilisez l'instruction with pour la gestion des ressources
La gestion des ressources telles que les fichiers et les connexions réseau peut être effectuée avec l'instruction with de Python. Il simplifie la gestion des ressources en gérant automatiquement la configuration et le démontage.
# Non-Pythonic file = open('example.txt', 'r') try: content = file.read() finally: file.close() # Pythonic with open('example.txt', 'r') as file: content = file.read()
L'instruction with rend votre code plus propre et plus fiable en éliminant le besoin d'un nettoyage explicite.
3. Adoptez les puissantes structures de données de Python
Python possède des structures de données puissantes telles que des listes, des ensembles, des dictionnaires et des tuples. Choisir la bonne structure de données pour la tâche à accomplir peut rendre votre code plus efficace et plus expressif.
# Non-Pythonic items = [1, 2, 3, 4] if 3 in items: print("Found") # Pythonic items = {1, 2, 3, 4} if 3 in items: print("Found")
Les ensembles sont parfaits pour les tests d'adhésion, rendant l'opération plus rapide et le code plus intuitif.
4. Utilisez enumerate et zip pour le bouclage
Lorsque vous avez besoin de parcourir une séquence et que vous avez besoin à la fois de l'index et de la valeur, utilisez enumerate() au lieu de gérer manuellement un compteur. De même, lorsque vous effectuez une boucle sur deux séquences, utilisez zip() :
# Non-Pythonic for i in range(len(items)): print(i, items[i]) # Pythonic for i, item in enumerate(items): print(i, item) # Non-Pythonic for i in range(len(list1)): print(list1[i], list2[i]) # Pythonic for item1, item2 in zip(list1, list2): print(item1, item2)
Ces fonctions intégrées améliorent à la fois la lisibilité et les performances de vos boucles.
5. Suivez le guide de style PEP 8
PEP 8 est le guide de style officiel du code Python. Il couvre tout, des conventions de dénomination à la longueur des lignes.
Quelques points clés du PEP 8 :
- Utilisez 4 espaces par niveau d'indentation.
- Limiter les lignes à 79 caractères.
- Utilisez des noms de variables significatifs.
- Placez les importations en haut du fichier.
Le respect de ces directives rendra votre code plus accessible aux autres et vous aidera à éviter les pièges courants.
Conclusion
Écrire du code pythonique signifie bien plus que simplement faire exécuter votre code. Il s’agit de rendre votre code élégant, efficace et facile à comprendre.
Efforcez-vous d'écrire un code aussi beau que puissant. N'oubliez pas que Python a pour objectif de rendre le complexe simple et le simple beau.
Bon codage ! ?
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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
