如何让自己的 python 代码更有逼格?
感觉自己的python代码很挫,被人吐槽长得像C++。我看别人的python都是酷炫到爆,逼格满满。如何让我的python看起来更有逼格?╮(╯▽╰)╭
回复内容:
今年(2014)杭州PyCon有个topic叫
其实你在搜索引擎直接检索idiomatic python,会得到很多相关主题,多看多用,肯定能摘掉“长得像C++”这顶大帽子 我来给干货吧:
Code Like a Pythonista: Idiomatic Python:
http://python.net/~goodger/projects/pycon/2007/idiomatic/handout.html
Python Idioms:
http://safehammad.com/downloads/python-idioms-2014-01-16.pdf
Write Idiomatic Python jeff Knupp: 自己google吧
首先,最基本的代码规范还是要遵循的,正所谓无规矩不成方圆,良好的缩进风格和命名方式都让你的代码更加简明;其次,做好抽象,无论是数据抽象还是过程抽象都要做,最近在看SICP,书中一再强调抽象,提取出公共的逻辑,站在更高、更普遍的角度去审视代码,符合这个要求的代码无疑就像是深度提炼过的矿石,含量更高;
再次,代码越远离C风格,越接近Lisp就越显逼格,那么函数式编程是你必须尝试的部分;
最后,少而精的注释绝对是点睛之笔。 - 能用map绝不用list comprehension
- 能用lambda绝不定义函数名
- 能用yield绝不append到list再返回
- 不管用不用得上都在函数签名里加上*args和**kwargs
- 定义一个空class命名成XXXMixin,然后不管用得上用不上都先在继承列表里加上这个Mixin
- 多用super调用父类的函数,配合上一条,让看代码的人来回跳转
UPDATE: 点赞多到心虚…大家明白我在joking的对吧…
我看别人的python都是酷炫到爆,逼格满满你自己都说别人的python酷炫到爆了,想必你肯定有自己的一套衡量标准,那不就等于你已经知道了该怎么写才算是有逼格了么?多此一问【逃 泻药
注释量充足,符合编码规范,提交主要代码同时提交完善的测试代码,然后各种覆盖率检测均到100%. 先亮瞎懒惰的人们,体现出业界良心和节操.
然后供起来,跑个N年后,始终没有BUG,没有人改,也无需修改.
这样有逼格吗. 题主似乎是想让Python代码更Pythonic些
怎能错过《Python Cookbook》
附上中文版地址 :Python Cookbook 3rd Edition 先写一段时间 LISP,然后再去写 Python。 找我做code view 既然楼上提到 PEP8,那提下:Pylint - code analysis for Python
没事给代码打个分,吓尿他们,没有比这个评分更逼格了吧

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PHPとPythonには独自の利点と短所があり、選択はプロジェクトのニーズと個人的な好みに依存します。 1.PHPは、大規模なWebアプリケーションの迅速な開発とメンテナンスに適しています。 2。Pythonは、データサイエンスと機械学習の分野を支配しています。

CentOSシステムでのPytorchモデルの効率的なトレーニングには手順が必要であり、この記事では詳細なガイドが提供されます。 1。環境の準備:Pythonおよび依存関係のインストール:Centosシステムは通常Pythonをプリインストールしますが、バージョンは古い場合があります。 YumまたはDNFを使用してPython 3をインストールし、PIP:sudoyumupdatepython3(またはsudodnfupdatepython3)、pip3install-upgradepipをアップグレードすることをお勧めします。 cuda and cudnn(GPU加速):nvidiagpuを使用する場合は、cudatoolをインストールする必要があります

Pytorch GPUアクセラレーションを有効にすることで、CentOSシステムでは、PytorchのCUDA、CUDNN、およびGPUバージョンのインストールが必要です。次の手順では、プロセスをガイドします。CUDAおよびCUDNNのインストールでは、CUDAバージョンの互換性が決定されます。NVIDIA-SMIコマンドを使用して、NVIDIAグラフィックスカードでサポートされているCUDAバージョンを表示します。たとえば、MX450グラフィックカードはCUDA11.1以上をサポートする場合があります。 cudatoolkitのダウンロードとインストール:nvidiacudatoolkitの公式Webサイトにアクセスし、グラフィックカードでサポートされている最高のCUDAバージョンに従って、対応するバージョンをダウンロードしてインストールします。 cudnnライブラリをインストールする:

DockerはLinuxカーネル機能を使用して、効率的で孤立したアプリケーションランニング環境を提供します。その作業原則は次のとおりです。1。ミラーは、アプリケーションを実行するために必要なすべてを含む読み取り専用テンプレートとして使用されます。 2。ユニオンファイルシステム(UnionFS)は、違いを保存するだけで、スペースを節約し、高速化する複数のファイルシステムをスタックします。 3.デーモンはミラーとコンテナを管理し、クライアントはそれらをインタラクションに使用します。 4。名前空間とcgroupsは、コンテナの分離とリソースの制限を実装します。 5.複数のネットワークモードは、コンテナの相互接続をサポートします。これらのコア概念を理解することによってのみ、Dockerをよりよく利用できます。

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

CentOSでPytorchバージョンを選択する場合、次の重要な要素を考慮する必要があります。1。CUDAバージョンの互換性GPUサポート:NVIDIA GPUを使用してGPU加速度を活用したい場合は、対応するCUDAバージョンをサポートするPytorchを選択する必要があります。 NVIDIA-SMIコマンドを実行することでサポートされているCUDAバージョンを表示できます。 CPUバージョン:GPUをお持ちでない場合、またはGPUを使用したくない場合は、PytorchのCPUバージョンを選択できます。 2。PythonバージョンPytorch

NGINXのインストールをインストールするには、次の手順に従う必要があります。開発ツール、PCRE-Devel、OpenSSL-Develなどの依存関係のインストール。 nginxソースコードパッケージをダウンロードし、それを解凍してコンパイルしてインストールし、/usr/local/nginxとしてインストールパスを指定します。 nginxユーザーとユーザーグループを作成し、アクセス許可を設定します。構成ファイルnginx.confを変更し、リスニングポートとドメイン名/IPアドレスを構成します。 nginxサービスを開始します。依存関係の問題、ポート競合、構成ファイルエラーなど、一般的なエラーに注意する必要があります。パフォーマンスの最適化は、キャッシュをオンにしたり、ワーカープロセスの数を調整するなど、特定の状況に応じて調整する必要があります。

Pytorchの分散トレーニングでは、Centosシステムでトレーニングには次の手順が必要です。Pytorchのインストール:PythonとPipがCentosシステムにインストールされていることです。 CUDAバージョンに応じて、Pytorchの公式Webサイトから適切なインストールコマンドを入手してください。 CPUのみのトレーニングには、次のコマンドを使用できます。PipinstalltorchtorchtorchvisionTorchaudioGPUサポートが必要な場合は、CUDAとCUDNNの対応するバージョンがインストールされ、インストールに対応するPytorchバージョンを使用してください。分散環境構成:分散トレーニングには、通常、複数のマシンまたは単一マシンの複数GPUが必要です。場所
