


Partage d'expérience de développement Python : comment refactoriser et optimiser le code
Partage d'expérience de développement Python : Comment refactoriser et optimiser le code
Introduction :
Avec le développement continu du développement logiciel, la refactorisation et l'optimisation du code sont devenues une partie indispensable du processus de développement. En tant que langage de programmation dynamique et concis de haut niveau, Python nécessite également une reconstruction et une optimisation du code pour améliorer les performances et la maintenabilité du programme. Cet article partagera une certaine expérience dans la reconstruction et l'optimisation du code Python pour aider les développeurs à écrire du code Python plus efficace et plus fiable.
Première partie : Refactorisation du code
La refactorisation du code fait référence à l'optimisation et à l'ajustement du code existant pour améliorer la qualité, la lisibilité et la maintenabilité du code. Pour les développeurs Python, les étapes de reconstruction du code incluent les aspects suivants :
- Clarifier la logique du code : Tout d'abord, vous devez avoir une compréhension globale du code et clarifier la fonction et l'implémentation du code. Grâce à une analyse, une évaluation et une planification raisonnables, une logique claire peut être définie pour faciliter le travail d'optimisation ultérieur.
- Convention de dénomination : une bonne convention de dénomination peut améliorer la lisibilité et la maintenabilité du code. Il est recommandé de suivre la convention de dénomination PEP 8 et d'utiliser des noms de variables, de fonctions et de classes clairs, concis et significatifs.
- Fonctions et classes divisées : divisez les fonctions et classes complexes en unités plus petites avec des fonctions indépendantes. Cela améliore non seulement la lisibilité et la maintenabilité du code, mais facilite également la réutilisation et les tests du code.
- Réduisez la duplication de code : évitez le code en double en extrayant le code en double dans des fonctions ou en utilisant des boucles. Cela améliorera non seulement la maintenabilité du code, mais améliorera également l'efficacité de son exécution.
- Améliorez la réutilisabilité du code : extrayez et encapsulez les fonctions communes pour les réutiliser ailleurs. Ces fonctions peuvent être encapsulées sous forme de fonctions, classes, modules ou packages pour améliorer la maintenabilité et la lisibilité du code.
Partie 2 : Optimisation du code
L'optimisation du code fait référence à l'amélioration des performances et de l'efficacité d'exécution du programme en améliorant la structure du code et l'algorithme. Pour le code Python, vous pouvez l'optimiser sous les aspects suivants :
- Choisissez les structures de données appropriées : une sélection raisonnable des structures de données peut améliorer l'efficacité d'exécution du code. Par exemple, pour les situations où vous devez insérer et supprimer rapidement des éléments, l'utilisation d'une liste peut être moins efficace et envisagez d'utiliser un ensemble ou un dictionnaire.
- Utilisez des générateurs et des itérateurs : l'utilisation de générateurs et d'itérateurs peut économiser de l'espace mémoire et améliorer l'efficacité de l'exécution du code. Les générateurs peuvent générer des données à la demande pour éviter de générer de grandes quantités de données à la fois, tandis que les itérateurs peuvent extraire les données une par une pour éviter de prendre trop de mémoire.
- Évitez les calculs inutiles : grâce à un jugement logique raisonnable et un jugement conditionnel, évitez les calculs inutiles, améliorant ainsi l'efficacité de l'exécution du code. Par exemple, utilisez l'instruction break dans une boucle pour terminer la boucle plus tôt et éviter les itérations inutiles.
- Utilisez des algorithmes et des structures de données appropriés : choisissez des algorithmes et des structures de données appropriés en fonction de besoins spécifiques pour améliorer les performances de votre programme. Par exemple, pour un grand nombre d’opérations de recherche, l’utilisation d’une table de hachage peut améliorer l’efficacité de la recherche.
- Utiliser le traitement parallèle : pour les tâches qui nécessitent beaucoup de calculs, vous pouvez envisager d'utiliser le traitement parallèle pour améliorer l'efficacité de l'exécution du code. Python fournit des méthodes multithread et multi-processus pour réaliser un traitement parallèle, ce qui peut accélérer l'exécution du code.
Conclusion :
La refactorisation et l'optimisation du code sont un travail continu qui peut améliorer la qualité, la lisibilité et la maintenabilité du code, tout en améliorant également les performances du programme et l'efficacité de son exécution. Grâce à une refactorisation et une optimisation raisonnables du code, les programmes Python peuvent devenir plus efficaces et plus fiables.
Grâce au partage de cet article, je pense que les lecteurs peuvent avoir une certaine compréhension de la refactorisation et de l'optimisation du code Python, et peuvent appliquer ces expériences dans le développement réel. J'espère que tout le monde pourra écrire du code Python plus efficace et plus fiable et améliorer l'efficacité du développement et la qualité des logiciels.
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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:

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Minio Object Storage: Déploiement haute performance dans le système Centos System Minio est un système de stockage d'objets distribué haute performance développé sur la base du langage Go, compatible avec Amazons3. Il prend en charge une variété de langages clients, notamment Java, Python, JavaScript et GO. Cet article introduira brièvement l'installation et la compatibilité de Minio sur les systèmes CentOS. Compatibilité de la version CentOS Minio a été vérifiée sur plusieurs versions CentOS, y compris, mais sans s'y limiter: CentOS7.9: fournit un guide d'installation complet couvrant la configuration du cluster, la préparation de l'environnement, les paramètres de fichiers de configuration, le partitionnement du disque et la mini

La formation distribuée par Pytorch sur le système CentOS nécessite les étapes suivantes: Installation de Pytorch: La prémisse est que Python et PIP sont installés dans le système CentOS. Selon votre version CUDA, obtenez la commande d'installation appropriée sur le site officiel de Pytorch. Pour la formation du processeur uniquement, vous pouvez utiliser la commande suivante: pipinstalltorchtorchVisionTorChaudio Si vous avez besoin d'une prise en charge du GPU, assurez-vous que la version correspondante de CUDA et CUDNN est installée et utilise la version Pytorch correspondante pour l'installation. Configuration de l'environnement distribué: la formation distribuée nécessite généralement plusieurs machines ou des GPU multiples uniques. Lieu

Lors de l'installation de Pytorch sur le système CentOS, vous devez sélectionner soigneusement la version appropriée et considérer les facteurs clés suivants: 1. Compatibilité de l'environnement du système: Système d'exploitation: Il est recommandé d'utiliser CentOS7 ou plus. CUDA et CUDNN: La version Pytorch et la version CUDA sont étroitement liées. Par exemple, Pytorch1.9.0 nécessite CUDA11.1, tandis que Pytorch2.0.1 nécessite CUDA11.3. La version CUDNN doit également correspondre à la version CUDA. Avant de sélectionner la version Pytorch, assurez-vous de confirmer que des versions compatibles CUDA et CUDNN ont été installées. Version Python: branche officielle de Pytorch

CENTOS L'installation de Nginx nécessite de suivre les étapes suivantes: Installation de dépendances telles que les outils de développement, le devet PCRE et l'OpenSSL. Téléchargez le package de code source Nginx, dézippez-le et compilez-le et installez-le, et spécifiez le chemin d'installation AS / USR / LOCAL / NGINX. Créez des utilisateurs et des groupes d'utilisateurs de Nginx et définissez les autorisations. Modifiez le fichier de configuration nginx.conf et configurez le port d'écoute et le nom de domaine / adresse IP. Démarrez le service Nginx. Les erreurs communes doivent être prêtées à prêter attention, telles que les problèmes de dépendance, les conflits de port et les erreurs de fichiers de configuration. L'optimisation des performances doit être ajustée en fonction de la situation spécifique, comme l'activation du cache et l'ajustement du nombre de processus de travail.
