Python は、ユーザーの愛着を刺激する美しい言語です。したがって、プログラマーの流行に参加しようとしている場合、または C++、Perl、Java およびその他の言語に少し飽きている場合は、Python を試してみることをお勧めします。
Python には、プログラマを魅了する多くの機能があり、学習が簡単で、オブジェクト指向で、バイトコードがコンパイルされ、無料でオープンソースです。実行時チェックもあります。さまざまなタスクを実行できる拡張機能を完全かつ高速にサポートします。
効率的なPython
この記事では、Python で時間を節約し、生産性を最大化する方法をいくつか紹介したいと思います。準備として、私は何人かの Pythonist に時間を節約するための最も重要なヒントは何であるかを尋ねました。答えはここにあります…
1. セミコロンは使用しないでください
Python ではセミコロンの使用はオプションです。他のオブジェクト指向言語と比較して、すべてのステートメントの後にセミコロンを使用する必要はありません。
これは単純なように見え、あまり時間が節約されないように見えますが、コードが数千に拡大すると、セミコロンが邪魔になり、入力する必要がなくなります。
2. 快適なコードエディタを見つける
便利なコードエディターを選択することで時間を大幅に節約できます。非常に多くのコード エディターに直面すると、多くの初心者は混乱を感じるでしょう。
1 つのエディターに慣れた後、別のエディターを使用するのは混乱するため、ニーズに合ったエディターを選択するのが良い出発点です。どちらを選択しても、flake8 と PEP8 の両方をリアルタイムでサポートします。
エディターの選択ガイドについては、記事「Pythonists はどのコード エディターを使用しますか?」を参照してください。
3. Python コーディング標準に従う
Python コードの仕様に従うと、コードの可読性が向上し、コード レビューの時間を節約できます。 Python の設計哲学はコードの読みやすさを重視します。 )
4. help() 関数を使用する
Python の help() はすぐに利用できる組み込み関数であり、他の関数の説明を調べるなど、時間を大幅に節約できます。この関数はインタープリタ端末から直接実行できます。
Python ドキュメントには、この関数の使用法がさらに詳しく記載されています。
5. ライブラリの使用
Python には、毎回車輪の再発明をしなくて済むライブラリがたくさんあります。
たとえば、ソフトウェア リポジトリである PyPIPython Package Index にある多数の利用可能なパッケージから選択できます。
Scikit-image は良い例で、ブラー、コントラスト強調、スケーリングなどの画像処理タスクを、わずか数回の関数呼び出しで可能にします。
6. クッキーカッターを使用する
Cookiecutter は、プロジェクト テンプレートから Python プロジェクトを作成するのに役立つコマンド ライン ツールで、時間を大幅に節約できます。
7.厳しいコメント
コメントを書く良い習慣を身につけると、特にデバッグやトレースの時間を節約できます。確かに、この話はよく聞きますが、多くのプログラマーはまだ注意する必要があるようです)。
チームで作業する場合、特に多くの変更を加える場合、コメントは非常に重要です。
8. 頻繁にテストする
プログラム内のすべてのコンポーネントをテストしてみてください。少し時間がかかるように聞こえるかもしれませんが、長時間実行すると時間を大幅に節約でき、隠れたバグを見つけるのに役立ち、コードに自信が持てるようになり、コードの各部分が実際の状況でどのように機能するかを理解することができます。
REPL は、多くの Pythonist が使用する一般的なコード テスト ツールである read-eval-print ループです。
9. 集中力とプロフェッショナル
Pythonist は皆、重点分野と専門知識を持つことを推奨しています。 Python を使用すると、Web カメラの作成から計算やアルゴリズムの処理まで、さまざまなことができます。
コンピューター ビジョン処理ライブラリの SimpleCV、生物学的コンピューティング ライブラリの SymPy、数学的シンボリック コンピューティング ライブラリの SymPy など、これらのタスクに役立つライブラリがすでに多数あります。
これらの分野に飛び込み、Python をより深いレベルで学習し、特定のコーディング スタイル (パート 3 で説明) を習得し、特定の種類の問題に対処するのに役立つ特定のフレームワークをマスターします。
10. 毎日コードを書く
毎日 Python コードを書き、Python を使用して問題を解決する習慣を身につけると、いわば Python で考えるようになり、最終的には問題をより速く解決できるようになります。
概要
この短い記事では、Python 開発者との会話から集めた主なヒントをリストしました。以下に、追加できるその他のヒントを示します。
Pythonのイベントやミートアップに参加する
これは一見すると手間のかからない戦略のように思えるかもしれませんが、アドバイス、ヒント、ハックを通じて他の人の経験から学ぶことも、車輪の再発明を避けるもう 1 つの方法です。
毎年恒例の PyConf は、イベントについて知るのに最適な場所です。
紙の上で考える
コードに直接取り組む前に紙の上で考えることで、柔軟に変更を加えられるようになります。いきなりコードの作成に取り掛かると、実装の詳細を最初から考える必要があり、プロジェクト開始時の時間の有効活用とは言えないことがよくあります。紙で考えることは注意力を解放する方法であり、ブレインストーミングや問題解決に最適です。 基本をマスターしましょうこの最後の項目は明白に思えるかもしれませんが、Python の基礎を学ぶために必ず時間を投資してください。これにより、より複雑なトピックに対する準備が整うため、最終的には大幅に時間を節約できます。 これに役立ついくつかの良書には次のようなものがあります:
「Python プログラミング入門」: Python コンピューター言語とコンピューター プログラミングの概要。
ブログや記事を読んで関連情報を常に最新の状態に保つことも重要です。フォローすべき素晴らしいブログは、「The Mouse Vs. The Python」です。
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