Quatre astuces efficaces en Python !
Inverser une liste
Il existe généralement deux façons d'inverser une liste en Python : le découpage oureverse()
Fonction appel. Les deux méthodes peuvent inverser la liste, mais il est important de noter que la fonction intégréereverse()
modifiera la liste d'origine, tandis que la méthode de découpage crée une nouvelle liste. reverse()
函数调用。这两种方法都可以反转列表,但需要注意的是内置函数 reverse()
会更改原始列表,而切片方法会创建一个新列表。
但是他们的表现呢?哪种方式更有效?让我们看一下下面的例子:
使用切片:
$ python -m timeit -n 1000000 -s 'import numpy as np' 'mylist=list(np.arange(0, 200))' 'mylist[::-1]' 1000000 loops, best of 5: 15.6 usec per loop
使用 reverse():
$ python -m timeit -n 1000000 -s 'import numpy as np' 'mylist=list(np.arange(0, 200))' 'mylist.reverse()' 1000000 loops, best of 5: 10.7 usec per loop
这两种方法都可以反转列表,但需要注意的是内置函数 reverse()
会更改原始列表,而切片方法会创建一个新列表。
显然,内置函数 reverse()
比列表切片方法更快!
交换两个值
用一行代码交换两个变量值是一种更具有 Python 风格的方法。
与其他编程语言不同,Python 不需要使用临时变量来交换两个数字或值。举个简单的例子:
variable_1 = 100 variable_2 = 500
要交换 variable_1
和 variable_2
的值,只需要一行代码。
variable_1, variable_2 = variable_2, variable_1
您也可以对字典使用相同的技巧:
md[key_2], md[key_1] = md[key_1], md[key_2]
该技巧可以避免多次迭代和复杂的数据转换,从而减少执行时间。
在函数内部循环
我们都喜欢创建自定义函数来执行我们自己的特定任务。然后使用 for
循环遍历这些函数,多次重复该任务。
但是,在 for
循环中使用函数需要更长的执行时间,因为每次迭代都会调用该函数。
相反,如果在函数内部实现了 for
循环,则该函数只会被调用一次。
为了更清楚地解释,让我们举个例子!
首先创建一个简单的字符串列表:
list_of_strings = ['apple','orange','banana','pineapple','grape']
创建两个函数,函数内部和外部都有 for
循环,从简单的开始。
def only_function(x): new_string = x.capitalize() out_putstring = x + " " + new_string print(output_string)
和一个带有循环的 for
def for_in_function(listofstrings): for x in list_of_strings: new_string = x.capitalize() output_string = x + " " + new_string print(output_string)
# Check if num an int type type(num) == type(0) # Three function calls type(num) is type(0) # Two function calls isinstance(num,(int)) # One function call

reverse()
modifie la liste d'origine, tandis que la méthode de découpage crée une nouvelle liste. 
reverse()
Plus rapide que la méthode de découpage de liste ! 🎜🎜Échanger deux valeurs🎜🎜Échanger deux valeurs de variable avec une seule ligne de code est une approche plus pythonique. 🎜🎜Contrairement à d'autres langages de programmation, Python ne nécessite pas l'utilisation de variables temporaires pour échanger deux nombres ou valeurs. Un exemple simple : 🎜# Each loop the len(a) will be called while i < len(a): statement # Only execute len(a) once m = len(a) while i < m: statement
variable_1
etvariable_2
ne nécessite qu'une seule ligne de code. 🎜rrreee🎜 Vous pouvez également utiliser la même astuce avec les dictionnaires : 🎜rrreee🎜 Cette astuce évite les itérations multiples et les transformations de données complexes, réduisant ainsi le temps d'exécution. 🎜🎜Boucle à l'intérieur d'une fonction🎜🎜Nous aimons tous créer des fonctions personnalisées pour effectuer nos propres tâches spécifiques. Utilisez ensuite for
Parcourt ces fonctions, en répétant la tâche plusieurs fois. 🎜🎜Cependant, dansfor
L'utilisation d'une fonction dans une boucle prend plus de temps à s'exécuter car la fonction est appelée à chaque itération. 🎜🎜Au contraire, s'il est implémenté à l'intérieur de la fonctionfor
boucle, la fonction ne sera appelée qu'une seule fois. 🎜🎜Pour expliquer plus clairement, donnons un exemple ! 🎜🎜Commencez par créer une simple liste de chaînes : 🎜rrreee🎜Créez deux fonctions, une à l'intérieur et une à l'extérieur de la fonction Boucle , commencez simplement. 🎜rrreee🎜 et un avec une boucle<code style="font-family: monospace; font-size: Heherit; background-color: rgba(0, 0, 0, 0.06); padding: 0px 2px; border-radius : 6px ; line-height: Ensure; overflow-wrap: break-word; text-indent: 0px;">for
Fonction : 🎜rrreee🎜Évidemment, le résultat de ces deux fonctions est le même. 🎜🎜Alors, comparons, lequel est le plus rapide ? 🎜🎜🎜🎜🎜如您所见,在函数内使用 for
循环会稍微快一些。
减少函数调用次数
判断对象的类型时,使用 isinstance()
最好,其次是对象类型标识 id()
,对象值 type()
最后。
# Check if num an int type type(num) == type(0) # Three function calls type(num) is type(0) # Two function calls isinstance(num,(int)) # One function call
不要将重复操作的内容作为参数放在循环条件中,避免重复操作。
# Each loop the len(a) will be called while i < len(a): statement # Only execute len(a) once m = len(a) while i < m: statement
要在模块 X 中使用函数或对象 Y,请直接使用 from X import Y
而不是 import X; then X.Y
。这减少了使用 Y 时的一次查找(解释器不必先查找 X 模块,然后在 X 模块的字典中查找 Y)。
总而言之,你可以大量使用 Python 的内置函数。提高 Python 程序的速度,同时保持代码简洁易懂。
如果想进一步了解 Python 的内置函数,可以参考下表,或查看以下网站(https://docs.python.org/3/library/functions.html):
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

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PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Une formation efficace des modèles Pytorch sur les systèmes CentOS nécessite des étapes, et cet article fournira des guides détaillés. 1. Préparation de l'environnement: Installation de Python et de dépendance: le système CentOS préinstalle généralement Python, mais la version peut être plus ancienne. Il est recommandé d'utiliser YUM ou DNF pour installer Python 3 et Mettez PIP: sudoyuMupDatePython3 (ou sudodnfupdatepython3), pip3install-upradepip. CUDA et CUDNN (accélération GPU): Si vous utilisez Nvidiagpu, vous devez installer Cudatool

Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:
