Python의 효율적인 프로그래밍 기술 소개

나는 수년 동안 Python으로 프로그래밍을 해왔고, 지금도 이 언어가 코드를 얼마나 깔끔하게 보이게 하고 DRY 프로그래밍 원칙을 얼마나 잘 적용하는지에 여전히 놀랐습니다. 수년에 걸쳐 저는 주로 Django, Flask 및 Requests와 같은 인기 있는 오픈 소스 소프트웨어에 대한 독서를 통해 많은 팁과 지식을 배웠습니다.

아래에서 제가 선택한 기술은 사람들이 종종 간과하지만 일상적인 프로그래밍에 정말 많은 도움이 될 수 있습니다.

1. 사전 독해와 집합 독해

대부분의 Python 프로그래머는 목록 이해를 알고 사용해 왔습니다. 목록 이해의 개념에 익숙하지 않은 경우 목록 이해는 목록을 만드는 더 짧고 간결한 방법입니다.

아아아아

Python 3.1(및 Python 2.7)부터 동일한 구문을 사용하여 집합과 사전을 만들 수 있습니다:

>>> some_list = [1, 2, 3, 4, 5]

>>> another_list = [ x + 1 for x in some_list ]

>>> another_list
[2, 3, 4, 5, 6]

첫 번째 예에서는 some_list를 기반으로 고유한 요소가 포함된 집합을 만들고 이 집합에는 짝수만 포함됩니다. 사전 테이블의 예에서는 1에서 10 사이의 반복되지 않는 정수인 키를 생성했으며 값은 키가 짝수인지 여부를 나타내는 부울 유형입니다.

여기서 주목할 만한 또 다른 점은 집합을 문자 그대로 표현하는 것입니다. 다음과 같은 방법으로 간단히 컬렉션을 만들 수 있습니다:

>>> # Set Comprehensions
>>> some_list = [1, 2, 3, 4, 5, 2, 5, 1, 4, 8]

>>> even_set = { x for x in some_list if x % 2 == 0 }

>>> even_set
set([8, 2, 4])

>>> # Dict Comprehensions

>>> d = { x: x % 2 == 0 for x in range(1, 11) }

>>> d
{1: False, 2: True, 3: False, 4: True, 5: False, 6: True, 7: False, 8: True, 9: False, 10: True}

내장 함수 set()을 사용할 필요가 없습니다.

2. 계산할 때 카운터 계산 개체를 사용하십시오.

이것은 당연한 것처럼 들리지만 종종 잊혀집니다. 무언가를 세는 것은 대부분의 프로그래머에게 일반적인 작업이며 대부분의 경우 그다지 어렵지 않습니다. 다음은 이를 더 쉽게 만드는 몇 가지 방법입니다.

Python의 컬렉션 라이브러리에는 이러한 종류의 작업을 수행하도록 특별히 설계된 dict 클래스의 내장 하위 클래스가 있습니다:

>>> my_set = {1, 2, 1, 2, 3, 4}

>>> my_set
set([1, 2, 3, 4])

3. JSON을 예쁘게 인쇄하세요

JSON은 데이터 직렬화의 매우 좋은 형식이며 오늘날 다양한 API 및 웹 서비스에서 널리 사용됩니다. Python에 내장된 json 처리를 사용하면 JSON 문자열을 어느 정도 읽을 수 있지만, 대용량 데이터를 접하면 사람의 눈으로 보기 어려울 정도로 길고 연속적인 선으로 나타납니다.

JSON 데이터를 보다 친숙하게 만들기 위해 indent 매개변수를 사용하여 아름다운 JSON을 출력할 수 있습니다. 이는 콘솔에서 대화형으로 프로그래밍하거나 로깅할 때 특히 유용합니다.

>>> from collections import Counter
>>> c = Counter('hello world')

>>> c
Counter({'l': 3, 'o': 2, ' ': 1, 'e': 1, 'd': 1, 'h': 1, 'r': 1, 'w': 1})

>>> c.most_common(2)
[('l', 3), ('o', 2)]

마찬가지로 내장된 pprint 모듈을 사용하면 다른 모든 것을 더 아름답게 인쇄할 수도 있습니다.

4. 일회성으로 빠른 소규모 웹 서비스 만들기

때로는 두 시스템이나 서비스 간에 간단하고 매우 기본적인 RPC와 유사한 상호 작용을 수행해야 하는 경우도 있습니다. 우리는 프로그램 B를 사용하여 프로그램 A의 메소드를 간단한 방법으로 호출하기를 원합니다. 때로는 다른 시스템에서도 가능합니다. 내부 전용입니다.

내부적이지 않은 일회성 프로그래밍에는 여기에 설명된 방법을 사용하는 것을 권장하지 않습니다. 이런 종류의 작업을 수행하기 위해 XML-RPC(이 Python 라이브러리에 해당)라는 프로토콜을 사용할 수 있습니다.

다음은 SimpleXMLRPCServer 모듈을 사용하여 빠르고 작은 파일 읽기 서버를 구축하는 예입니다.

>>> import json

>>> print(json.dumps(data))  # No indention
{"status": "OK", "count": 2, "results": [{"age": 27, "name": "Oz", "lactose_intolerant": true}, {"age": 29, "name": "Joe", "lactose_intolerant": false}]}

>>> print(json.dumps(data, indent=2))  # With indention

{
  "status": "OK",
  "count": 2,
  "results": [

    {
      "age": 27,
      "name": "Oz",

      "lactose_intolerant": true
    },
    {
      "age": 29,

      "name": "Joe",
      "lactose_intolerant": false
    }
  ]

}

고객:

아아아아

이러한 방식으로 우리는 외부 종속성이 없고 단 몇 줄의 코드만 있는 원격 파일 읽기 도구를 얻을 수 있습니다(물론 보안 조치가 없으므로 집에서만 수행할 수 있습니다).

5. Python의 놀라운 오픈 소스 커뮤니티

여기서 언급한 여러 가지 사항은 모두 Python 표준 라이브러리에 있습니다. Python이 설치되어 있으면 이미 이런 방식으로 사용할 수 있습니다. 다른 많은 유형의 작업에는 커뮤니티에서 관리하는 수많은 타사 라이브러리를 사용할 수 있습니다.

다음 목록은 유용하고 강력한 오픈 소스 라이브러리에 필요하다고 생각되는 목록입니다.

좋은 오픈소스 라이브러리는...

• 사용 사례에 적용되는 명확한 권한 설명을 포함하세요.

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• 개발 및 유지 관리 작업이 매우 활발합니다. (또는 개발 및 유지 관리에 참여할 수도 있습니다.)

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• pip를 사용하여 쉽게 설치하거나 반복적으로 배포할 수 있습니다.

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• 적절한 테스트 범위를 갖춘 테스트 스위트를 보유하세요.

요구 사항에 맞는 좋은 라이브러리를 찾았다면 당황하지 마세요. 대부분의 오픈 소스 프로젝트는 Python 마스터가 아니더라도 코드 기부와 도움을 환영합니다.

원본 링크: Python 생산성 향상

위 내용은 Python의 효율적인 프로그래밍 기술 소개의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!